Сверточные нейросети

Этот подход позволил строить нейронные сети с большей глубиной, что отразилось на их способности к обучению и классификации изображений. Вместо того чтобы использовать большие ядра свертки, как это делали предыдущие модели, VGGNet сосредотачивалась на использовании множества последовательных слоев с более мелкими ядрами, что давало более гибкий и эффективный способ анализа изображений.

Благодаря своей простоте и эффективности, VGGNet стала популярным выбором для многих задач компьютерного зрения. Её способность строить глубокие сети и достигать высокой точности в классификации изображений привлекла внимание исследователей и инженеров, стимулируя дальнейшее развитие сверточных нейронных сетей и их применение в различных областях, от распознавания объектов до медицинской диагностики.

5. GoogLeNet (Inception, 2014): GoogLeNet, представленная в 2014 году, представила инновационный подход к архитектуре сверточных нейронных сетей (CNN), введя новый тип модулей, названных Inception. Эти модули существенно отличались от предыдущих подходов, так как объединяли свертки с различными размерами ядер в одном слое. Это позволило сети одновременно изучать признаки на разных уровнях детализации, что существенно улучшило её способность к анализу изображений.

Использование Inception-модулей в архитектуре GoogLeNet привело к созданию более эффективных сетей с меньшим количеством параметров по сравнению с традиционными архитектурами. Это стало возможным благодаря параллельному применению сверток различных размеров внутри одного модуля, что позволило сети эффективно изучать различные аспекты изображений на разных масштабах.

Кроме того, GoogLeNet внедрила дополнительные техники, такие как использование 1x1 сверток для уменьшения размерности признакового пространства и улучшения вычислительной эффективности. Эти инновации помогли создать сеть, которая достигала высокой точности в классификации изображений при более низкой вычислительной сложности, что было важным преимуществом при работе с огромными наборами данных, такими как ImageNet.

6. ResNet (2015): ResNet, представленная в 2015 году, предложила инновационное решение для проблемы исчезающего градиента, с которым сталкиваются глубокие нейронные сети при обучении. Одной из ключевых проблем при обучении глубоких сетей является затухание градиентов: по мере прохождения градиентов через множество слоев они могут становиться слишком малыми, что затрудняет обучение и приводит к ухудшению производительности сети. ResNet решает эту проблему с помощью введения остаточных связей, или "скачков" ("residual connections"), которые позволяют пропускать градиенты через несколько слоев непосредственно, минуя промежуточные операции.

Остаточные связи позволяют сети строить глубокие архитектуры, состоящие из сотен или даже тысяч слоев, сохраняя при этом стабильный градиент и обеспечивая более эффективное обучение. Это достигается путем добавления к выходу слоя предыдущего слоя (с учётом функции активации) или, иначе говоря, суммирования выхода текущего слоя с пропущенным через нелинейную функцию активации выходом предыдущего слоя.

Благодаря этой инновации ResNet стала одной из самых важных и влиятельных архитектур в области глубокого обучения. Она не только демонстрировала выдающуюся производительность на стандартных наборах данных для классификации изображений, таких как ImageNet, но и повлияла на дальнейшее развитие глубокого обучения, стимулируя исследования в области архитектурных инноваций и методов оптимизации.

7. EfficientNet (2019): EfficientNet, представленная в 2019 году, представляет собой архитектурный прорыв в области сверточных нейронных сетей, направленный на оптимизацию производительности сетей при минимальном потреблении ресурсов. Она вводит новый принцип масштабирования, который включает в себя изменение ширины, глубины и разрешения сети. Этот принцип дает возможность создавать сети, которые могут быть эффективно адаптированы к разным задачам и ресурсам.

Ключевая особенность EfficientNet заключается в том, что она балансирует размеры сети, чтобы достичь наилучшей производительности при ограниченных ресурсах. Она автоматически масштабирует ширину, глубину и разрешение сети, оптимизируя каждый из этих параметров для максимальной эффективности.

Эффективность EfficientNet проявляется не только в высокой точности классификации изображений, но и в быстродействии и низком потреблении ресурсов, что делает её идеальным выбором для решения различных задач в условиях ограниченных вычислительных ресурсов, таких как мобильные устройства или встраиваемые системы. Благодаря своей универсальности и эффективности, EfficientNet стала одной из ведущих архитектур в области компьютерного зрения и продолжает привлекать внимание исследователей и разработчиков.

Ключевые элементы: свертка, активация, пулинг, нормализация

Основные элементы, составляющие архитектуру CNN, включают:

Свертка (Convolution):