De siste årene har dyp læring endret datasynsfeltet, slik at datamaskiner kan oppfatte og finne ut visuell informasjon på uvanlige nivåer. Spill av Convolutional Neural Networks (CNNs) hadde en avgjørende innvirkning på denne endringen, med noen få banebrytende design som ledet an. To av de mest innflytelsesrike CNN-strukturene er AlexNet og GoogleNet (InceptionNet). De to modellene har til sammen bidratt til utviklingen av bildeklassifiseringsoppgaver, men de kontrasterer i strukturer og designprinsipper. I denne artikkelen vil vi dykke inn i de kritiske forskjellene mellom AlexNet og GoogleNet, og utforske deres strukturer, designbeslutninger og utførelse.

Store forskjeller mellom AlexNet og GoogleNet

Hva er AlexNet?

AlexNet er en bemerkelsesverdig konvolusjonelt nevralt nettverk (CNN) arkitektur laget av Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever og Geoffrey Hinton. Den ble introdusert i 2012 og gjorde kritiske fremskritt i ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) ved i det vesentlige å slå forskjellige metoder. AlexNet var den viktigste CNN for å vise levedyktigheten til dyp læring for bildeordreoppgaver, og betegnet et avgjørende øyeblikk innen datasyn.

1. Arkitektur

AlexNet ble utgitt i 2012 og var et spydspiss CNN som vant ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) med kritisk rom for feil. Den består av fem konvolusjonslag etterfulgt av tre fullstendig assosierte lag. Bruken av ReLU (Redressed Direct Unit) aktivering og naboreaksjonsstandardisering (LRN) bidro til velstanden. AlexNet presenterte i tillegg ideen om å involvere GPU-er i forberedelsene, noe som satte fart på den voksende opplevelsen totalt.

2. Nettverksdybde:

Med åtte lag (fem konvolusjonelle og tre fullstendig assosierte lag), ble AlexNet sett på som dypt på timen for presentasjonen. Til tross for, i motsetning til dagens design, er det generelt grunt, noe som begrenser kapasiteten til å fange opp forbausende elementer og eksempler i ekstremt komplekse datasett.

3. Beregningsproduktivitet:

Mens AlexNets presentasjon av GPU-forberedelse fremskyndet den pedagogiske opplevelsen, var den fortsatt beregningsmessig kostbar på grunn av de dypere fullstendig assosierte lagene og begrenset bruk av parallellisering.

4. Overmontering:

På grunn av sin moderat grunne design og et stort antall grenser, var AlexNet mer tilbøyelig til å overtilpasse, spesielt på mer beskjedne datasett. Strategier som frafall ble senere kjent for å moderere dette problemet.

5. Trening:

For å trene AlexNet brukte skaperne ImageNet-datasettet, som inneholder mer enn 1 000 000 navngitte bilder fra 1 000 klassifikasjoner. De brukte stokastisk vinkelfall (SGD) med energi som forbedringsberegning. Under trening ble informasjonsutvidelsesmetoder som vilkårlig redigering og flipping brukt for å utvide størrelsen på opplæringsdatasettet og videreutvikle generalisering.

Opplæringssystemet ble etterspurt etter beregninger, og AlexNets bruk av GPUer for lik håndtering endte opp med å være avgjørende. Trening av AlexNet på et dobbelt GPU-rammeverk krevde omtrent syv dager, noe som var en kritisk forbedring i motsetning til vanlige dataprosessorbaserte treningstider.

6. Resultater:

I ImageNet 2012-rivaliseringen oppnådde AlexNet et bemerkelsesverdig topp-5 feiltempo på rundt 15,3 %, og slo forskjellige metoder overveldende.

Resultatet av AlexNet startet en flom av interesse for dyp læring og CNN, noe som førte til en endring i datasynets lokalområdes konsentrasjon mot ytterligere kompliserte og dypere nevrale nettverk.

7. Konvolusjonslagsoppsett:

Konvolusjonslagene i AlexNet er organisert i en grunnleggende rekkefølge, med periodiske maks-pooling-lag for nedsampling. Denne klare konstruksjonen var betydningsfull på det tidspunktet, men den begrenset organisasjonens kapasitet til å fange opp komplekse progressive elementer.

8. Dimensjonsreduksjon:

AlexNet involverer maks-pooling-lag for nedsampling, noe som reduserer de romlige komponentene i elementkartene. Dette hjelper til med å redusere beregningsvekten og kontrollere overtilpasning.

9. Modellstørrelse og kompleksitet:

Mens AlexNet ble sett på som dyptgripende på det tidspunktet, er det noe mer beskjedent og mindre komplisert i kontrast til senere design. Denne greiheten gjorde det mer åpenbart og gjennomført.

tkinter-knappen

10. Bruk av assistentklassifiserere:

For å løse problemet med fordampende vinkler under forberedelsen, presenterte AlexNet ideen om hjelpeklassifiserere. Disse ekstra klassifikatorene ble sammenføyd til moderate lag og ga vinkeltegn til før lag under tilbakepropagering.

11. Innvirkning på forskningsretningen:

Resultatet av AlexNet betegnet en enorm endring i feltet for PC-syn. Det oppfordret forskere til å undersøke evnen til dyp læring for forskjellige bilderelaterte oppgaver, noe som førte til rask forbedring av videreutviklede CNN-design.

Hva er GoogleNet?

GoogleNet, ellers kalt Inception v1, er en CNN-arkitektur laget av Google Brain-gruppen, spesielt av Christian Szegedy, Wei Liu og andre. Den ble introdusert i 2014 og vant ILSVRC med videreutviklet presisjon og beregningsproduktivitet. GoogleNets arkitektur er beskrevet av dens dype design, som består av 22 lag, noe som gjør den til en av de første 'eksepsjonelt dype' CNN-ene.

1. Arkitektur

GoogleNet (Inception v1): GoogleNet ble presentert i 2014 og er avgjørende for Inception-gruppen av CNN. Den er kjent for sin dype design som involverer 22 lag (startmoduler). Den viktige utviklingen av GoogleNet er startmodulen, som vurderer like viklinger av forskjellige kanalstørrelser i et lignende lag. Dette reduserte beregningskompetanse samtidig som det holdt tritt med presisjonen, noe som gjorde GoogleNet mer effektivt enn AlexNet.

2. Nettverksdybde:

GoogleNets startmoduler anses som en vesentlig dypere design uten å utvide beregningsutgiftene. Med 22 lag var GoogleNet en av de viktigste CNN-ene som viste fordelene med utvidet nettverksdybde, noe som førte til ytterligere utviklet nøyaktighet og kraft.

3. Beregningsproduktivitet:

Oppstartsmodulene i GoogleNet anses som en mer produktiv bruk av beregningsressurser. Ved å bruke like konvolusjoner i hver begynnelsesblokk, reduserte GoogleNet antall grenser og beregninger, noe som gjorde det mer oppnåelig for kontinuerlige applikasjoner og formidling av utstyrsbaserte gadgets.

4. Overmontering:

Den dype, men effektive utformingen av GoogleNet reduserte i hovedsak overtilpasning, slik at den kunne prestere bedre på mer beskjedne datasett og bevegelige læringssituasjoner.

5. Trening:

Opplæringen av GoogleNet utdyper i tillegg bruk av ImageNet-datasettet, og sammenlignbare informasjonsøkningsprosedyrer ble brukt for å oppgradere generalisering. Uansett, på grunn av sin dypere arkitektur, krevde GoogleNet flere beregningsressurser enn AlexNet under trening.

Utviklingen av startmoduler tillot GoogleNet å finne en slags harmoni mellom dyphet og beregningseffektivitet. De like konvolusjonene i hver startblokk reduserte antallet beregninger og grenser totalt, noe som gjorde trening mer oppnåelig og effektiv.

6. Resultater:

GoogleNet oppnådde et flott topp-5-tabbetempo på rundt 6,67 % i ImageNet 2014-konkurransen, og overgikk AlexNets presentasjon.

Den dype, men dyktige arkitekturen til GoogleNet viste evnen til dypere nevrale nettverk samtidig som den holdt tritt med beregningsmessig oppnålighet, noe som gjorde det mer engasjerende for ekte applikasjoner.

7. Konvolusjonslagsoppsett:

GoogleNet presenterte ideen om begynnende moduler, som består av mange like konvolusjonslag av forskjellige kanalstørrelser. Denne planen gjør det mulig for GoogleNet å fange høydepunkter i forskjellige skalaer og jobber sammen med organisasjonens kapasitet til å fjerne vesentlige elementer fra ulike grader av overveielse.

8. Dimensjonsreduksjon:

til tross for vanlig maks-pooling, bruker GoogleNet dimensjonalitetsreduksjonsmetoder som 1x1 konvolusjoner. Disse mer beskjedne konvolusjonene er beregningsmessig mindre eskalerte og hjelper til med å redusere antall elementer samtidig som grunnleggende data ivaretas.

9. Modellstørrelse og kompleksitet:

GoogleNets opprinnelsesmoduler gir en dypere design med fundamentalt flere lag og grenser. Denne komplisiteten, mens den tilbyr videreutviklet presisjon, kan også gjøre organisasjonen mer testing for å forberede og kalibrere.

10. Bruk av assistentklassifiserere:

GoogleNet foredlet ideen om assistentklassifiseringer ved å inkorporere dem i initieringsmodulene. Disse assistentklassifikatorene fremmer forberedelsen av dypere lag og oppgraderer vinkelstrømmen, og bidrar til mer jevn og effektiv forberedelse.

11. Innvirkning på forskningsretningen:

GoogleNets begynnelsesmoduler presenterte muligheten for effektiv komponentutvinning i ulike skalaer. Denne ideen påvirket planen for de resulterende designene, og ga analytikere mulighet til å gå videre med organisasjonens dyphet og beregningsproduktivitet samtidig som de holdt tritt med eller videreutviklet presisjon.

Konklusjon

Både AlexNet og GoogleNet påvirker varig feltet datasyn og dyp læring. AlexNet viste evnen til CNN-er for bildegjenkjenningsoppgaver og satt opp for fremtidige progresjoner. Så igjen presenterte GoogleNet ideen om opprinnelsesmoduler, noe som gjorde dem klare for mer effektive og dypere CNN-strukturer.

java hvordan konvertere streng til int

Mens AlexNet og GoogleNet har sine spesielle eiendeler, har feltet dyplæring utviklet seg fundamentalt siden presentasjonene deres. Dagens design, som ResNet, DenseNet og EfficientNet, har i tillegg presset grensene for nøyaktighet, produktivitet og generalisering. Etter hvert som analytikere fortsetter å forbedre og utvide disse essensielle modellene, har skjebnen til datasyn betydelig mer bemerkelsesverdig engasjement og flere spennende prospekter.