TechCodeview

I de senere år har deep learning ændret computersynsfeltet, hvilket gør det muligt for computere at opfatte og finde ud af visuel information på ualmindelige niveauer. Convolutional Neural Networks (CNNs) spil havde en afgørende indflydelse på denne ændring, med et par banebrydende designs førende. To af de mest indflydelsesrige CNN-strukturer er AlexNet og GoogleNet (InceptionNet). De to modeller har tilsammen bidraget til udviklingen af ​​billedklassificeringsopgaver, men alligevel kontrasterer de i deres strukturer og designprincipper. I denne artikel vil vi dykke ned i de kritiske forskelle mellem AlexNet og GoogleNet og udforske deres strukturer, designbeslutninger og udførelse.

Store forskelle mellem AlexNet og GoogleNet

Hvad er AlexNet?

AlexNet er en bemærkelsesværdig Convolutional Neural Network (CNN) arkitektur skabt af Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever og Geoffrey Hinton. Den blev introduceret i 2012 og gjorde afgørende fremskridt i ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) ved i det væsentlige at slå forskellige metoder. AlexNet var den vigtigste CNN, der viste levedygtigheden af ​​dyb læring til billedrækkefølgeopgaver, hvilket betegnede et afgørende øjeblik inden for computersyn.

1. Arkitektur

AlexNet blev udgivet i 2012 og var et spydspids CNN, der vandt ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) med kritisk plads til fejl. Den består af fem foldede lag efterfulgt af tre fuldstændigt associerede lag. Anvendelsen af ​​ReLU (Redressed Direct Unit) aktivering og naboskabsreaktionsstandardisering (LRN) bidrog til dens velstand. AlexNet præsenterede desuden ideen om at involvere GPU'er i forberedelsen, hvilket fremskyndede den voksende oplevelse totalt.

2. Netværksdybde:

Med otte lag (fem foldede og tre fuldstændigt associerede lag) blev AlexNet betragtet som dybt på tidspunktet for dets præsentation. På trods af det, i modsætning til nuværende designs, er det generelt lavvandet, hvilket begrænser dets kapacitet til at fange forbløffende elementer og eksempler i ekstremt komplekse datasæt.

3. Beregningsproduktivitet:

Mens AlexNets præsentation af GPU-forberedelse fremskyndede den pædagogiske oplevelse, var det stadig beregningsmæssigt dyrt på grund af dets dybere, fuldstændigt associerede lag og begrænsede brug af parallelisering.

4. Overmontering:

På grund af dets moderat overfladiske design og et stort antal grænser, var AlexNet mere tilbøjelig til at overmontere, især på mere beskedne datasæt. Strategier som dropout blev efterfølgende kendt for at moderere dette problem.

5. Træning:

For at træne AlexNet brugte skaberne ImageNet-datasættet, som indeholder mere end 1.000.000 navngivne billeder fra 1.000 klassifikationer. De brugte stokastisk vinkelfald (SGD) med energi som forbedringsberegning. Under træning blev informationsudvidelsesmetoder som vilkårlig redigering og flipping anvendt for at udvide størrelsen af ​​træningsdatasættet og videreudvikle generalisering.

Træningssystemet blev efterspurgt efter beregninger, og AlexNets brug af GPU'er til lige håndtering endte med at blive afgørende. Træning af AlexNet på en dobbelt GPU-ramme krævede omkring syv dage, hvilket var en kritisk forbedring i modsætning til sædvanlige computerprocessorbaserede træningstider.

6. Resultater:

I ImageNet 2012-rivaliseringen opnåede AlexNet et bemærkelsesværdigt top-5 fejltempo på omkring 15,3 %, og slog forskellige metoder overvældende.

Resultatet af AlexNet startede en strøm af interesse for deep learning og CNN'er, hvilket førte til en ændring i computervisionens lokalområdes koncentration mod yderligere komplicerede og dybere neurale netværk.

7. Konvolutionel lagopsætning:

Konvolutionslagene i AlexNet er organiseret i en grundlæggende rækkefølge med periodiske max-pooling-lag til nedsampling. Denne klare konstruktion var betydningsfuld på det tidspunkt, men den begrænsede organisationens kapacitet til at fange komplekse progressive elementer.

8. Dimensionalitetsreduktion:

AlexNet involverer max-pooling lag til downsampling, hvilket mindsker de rumlige komponenter i elementkortene. Dette hjælper med at mindske den beregningsmæssige vægt og kontrollere overfitting.

9. Modelstørrelse og kompleksitet:

Mens AlexNet blev betragtet som dybtgående på det tidspunkt, er det noget mere beskedent og mindre kompliceret i modsætning til senere designs. Denne ligefremhed gjorde det mere indlysende og gennemført.

tkinter knap

10. Brug af assistentklassifikatorer:

For at løse problemet med fordampningsvinkler under forberedelsen præsenterede AlexNet ideen om hjælperklassifikatorer. Disse ekstra klassifikatorer blev sat sammen til moderate lag og gav vinkeltegn til før lag under tilbageudbredelse.

11. Indvirkning på forskningsretningen:

Resultatet af AlexNet betegnede en enorm ændring inden for pc-syn. Det tilskyndede videnskabsmænd til at undersøge mulighederne for dyb læring til forskellige billedrelaterede opgaver, hvilket førte til den hurtige forbedring af yderligere udviklede CNN-designs.

Hvad er GoogleNet?

GoogleNet, ellers kaldet Inception v1, er en CNN-arkitektur skabt af Google Brain-gruppen, især af Christian Szegedy, Wei Liu og andre. Den blev introduceret i 2014 og vandt ILSVRC med yderligere udviklet præcision og beregningsmæssig produktivitet. GoogleNets arkitektur beskrives ved dets dybe design, som består af 22 lag, hvilket gør det til et af de første 'usædvanligt dybe' CNN'er.

1. Arkitektur

GoogleNet (Inception v1): GoogleNet blev præsenteret i 2014 og er afgørende for Inception-gruppen af ​​CNN'er. Det er kendt for sit dybe design, der involverer 22 lag (indledningsmoduler). Den vitale udvikling af GoogleNet er startmodulet, som overvejer lige store foldninger af forskellige kanalstørrelser inde i et lignende lag. Dette mindskede komplicerede beregninger, mens det holdt trit med præcisionen, hvilket gjorde GoogleNet mere effektivt end AlexNet.

2. Netværksdybde:

GoogleNets startmoduler betragtes som et væsentligt dybere design uden at udvide beregningsomkostningerne. Med 22 lag var GoogleNet en af ​​de vigtigste CNN'er, der viste fordelene ved udvidet netværksdybde, hvilket førte til yderligere udviklet nøjagtighed og kraft.

3. Beregningsproduktivitet:

Startmodulerne i GoogleNet betragtes som en mere produktiv brug af beregningsaktiver. Ved at bruge ens foldninger inden for hver startblok reducerede GoogleNet antallet af grænser og beregninger, hvilket gjorde det mere opnåeligt for kontinuerlige applikationer og formidling på aktiv-tvungne gadgets.

4. Overmontering:

Det dybe, men effektive design af GoogleNet reducerede i det væsentlige overtilpasning, hvilket gjorde det muligt for det at yde bedre på mere beskedne datasæt og flytte læringssituationer.

5. Træning:

Uddannelsen af ​​GoogleNet uddyber desuden brugen af ​​ImageNet-datasættet, og sammenlignelige procedurer til forøgelse af information blev brugt til at opgradere generaliseringen. Hvorom alting er, på grund af sin dybere arkitektur krævede GoogleNet flere beregningsmæssige aktiver end AlexNet under træningen.

Udviklingen af ​​startmoduler gjorde det muligt for GoogleNet at finde en form for harmoni mellem dybtgående og beregningsmæssig effektivitet. De lige store viklinger inden for hver startblok reducerede antallet af beregninger og grænser totalt, hvilket gjorde træningen mere opnåelig og effektiv.

6. Resultater:

GoogleNet opnåede et fantastisk top-5-blundertempo på omkring 6,67 % i ImageNet 2014-konkurrencen, hvilket overgik AlexNets præsentation.

Den dybe, dog dygtige arkitektur i GoogleNet udviste evnen til dybere neurale netværk, samtidig med at den holdt trit med beregningsmæssig opnåelighed, hvilket gjorde det mere engagerende for ægte applikationer.

7. Konvolutionel lagopsætning:

GoogleNet præsenterede ideen om begyndende moduler, som omfatter adskillige lige store foldningslag af forskellige kanalstørrelser. Denne plan giver GoogleNet mulighed for at fange højdepunkter i forskellige skalaer og arbejder i det hele på organisationens kapacitet til at fjerne væsentlige elementer fra forskellige grader af overvejelser.

8. Dimensionalitetsreduktion:

på trods af sædvanlig max-pooling, bruger GoogleNet metoder til reduktion af dimensionalitet som f.eks. 1x1 foldninger. Disse mere beskedne foldninger er beregningsmæssigt mindre eskalerede og hjælper med at formindske antallet af elementer, mens de beskytter grundlæggende data.

9. Modelstørrelse og kompleksitet:

GoogleNets oprindelsesmoduler skaber et mere dybtgående design med fundamentalt flere lag og grænser. Denne forvikling, mens den tilbyder yderligere udviklet præcision, kan også gøre organisationen mere test for at forberede og kalibrere.

10. Brug af assistentklassifikatorer:

GoogleNet forfinede ideen om assistentklassifikatorer ved at inkorporere dem i initieringsmodulerne. Disse assistentklassifikatorer fremmer forberedelsen af ​​mere dybtgående lag og opgraderer vinkelstrømmen, hvilket bidrager til en mere stabil og effektiv forberedelse.

11. Indvirkning på forskningsretningen:

GoogleNets begyndende moduler præsenterede muligheden for effektiv komponentudvinding i forskellige skalaer. Denne idé påvirkede planen med resulterende designs og gav analytikere mulighed for at sætte fokus på at fremme organisationens dybtgående og beregningsmæssige produktivitet, mens de holdt trit med eller videreudviklede præcision.

Konklusion

Både AlexNet og GoogleNet påvirker varigt området for computersyn og dyb læring. AlexNet udstillede CNN'ers evne til billedgenkendelsesopgaver og opsætning til fremtidige progressioner. Så igen præsenterede GoogleNet ideen om oprindelsesmoduler, hvilket gjorde dem klar til mere effektive og dybere CNN-strukturer.

opdatering af java

Mens AlexNet og GoogleNet har deres særlige aktiver, har feltet for deep learning udviklet sig fundamentalt siden deres præsentationer. Nutidens designs, som ResNet, DenseNet og EfficientNet, har desuden rykket grænserne for nøjagtighed, produktivitet og generalisering. Efterhånden som analytikere fortsætter med at forbedre og udvide på disse væsentlige modeller, rummer computervisionens skæbne et betydeligt mere bemærkelsesværdigt engagement og yderligere spændende udsigter.