Negli ultimi anni, il deep learning ha modificato il campo della visione artificiale, consentendo ai computer di percepire e comprendere le informazioni visive a livelli insoliti. Il gioco delle reti neurali convoluzionali (CNN) ha avuto un impatto cruciale su questo cambiamento, con alcuni progetti innovativi che hanno aperto la strada. Due delle strutture più influenti della CNN sono AlexNet e GoogleNet (InceptionNet). I due modelli hanno contribuito complessivamente alla progressione dei compiti di classificazione delle immagini, ma sono in contrasto nelle loro strutture e nei principi di progettazione. In questo articolo approfondiremo le differenze cruciali tra AlexNet e GoogleNet, esplorandone le strutture, le decisioni di progettazione e l'esecuzione.

Principali differenze tra AlexNet e GoogleNet

Cos'è AlexNet?

AlexNet è un'architettura di rete neurale convoluzionale (CNN) degna di nota creata da Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton. È stato introdotto nel 2012 e ha compiuto progressi fondamentali nella ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) battendo essenzialmente diverse metodologie. AlexNet è stata la prima CNN a mostrare la fattibilità del deep learning per le attività di ordine delle immagini, denotando un momento decisivo nel campo della visione artificiale.

1. Architettura

Rilasciata nel 2012, AlexNet è stata una CNN all'avanguardia che ha vinto l'ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) con margine di errore critico. Comprende cinque strati convoluzionali seguiti da tre strati completamente associati. L'utilizzo dell'attuazione ReLU (Redressed Direct Unit) e della standardizzazione della reazione locale (LRN) ha contribuito alla sua prosperità. AlexNet ha anche presentato l'idea di coinvolgere le GPU nella preparazione, il che ha accelerato del tutto l'esperienza di crescita.

2. Profondità della rete:

Con otto strati (cinque convoluzionali e tre completamente associati), AlexNet era considerato profondo al momento della sua presentazione. Tuttavia, a differenza dei modelli attuali, è generalmente superficiale, limitando la sua capacità di catturare elementi ed esempi sbalorditivi in ​​set di dati estremamente complessi.

3. Produttività computazionale:

Anche se la presentazione della preparazione della GPU da parte di AlexNet ha accelerato l'esperienza educativa, era comunque costosa dal punto di vista computazionale a causa dei suoi livelli più profondi e completamente associati e dell'utilizzo limitato della parallelizzazione.

4. Sovradattamento:

A causa del suo design moderatamente superficiale e dell’enorme numero di limiti, AlexNet era più incline all’overfitting, in particolare su set di dati più modesti. Strategie come l’abbandono scolastico sono state successivamente conosciute per moderare questo problema.

5. Formazione:

Per addestrare AlexNet, i creatori hanno utilizzato il set di dati ImageNet, che contiene più di 1.000.000 di immagini con nome da 1.000 classificazioni. Hanno utilizzato la caduta dell'angolo stocastico (SGD) con l'energia come calcolo del miglioramento. Durante l'addestramento, sono stati applicati metodi di espansione delle informazioni come la modifica arbitraria e il capovolgimento per espandere la dimensione del set di dati di addestramento e sviluppare ulteriormente la generalizzazione.

Il sistema di training è stato richiesto dal punto di vista computazionale e l'utilizzo delle GPU da parte di AlexNet per la stessa gestione si è rivelato fondamentale. L'addestramento di AlexNet su un framework a doppia GPU ha richiesto circa sette giorni, un miglioramento fondamentale rispetto ai consueti tempi di addestramento basati sul processore del computer.

6. Risultati:

Nella rivalità di ImageNet 2012, AlexNet ha ottenuto un notevole tasso di errore tra i primi 5, pari a circa il 15,3%, battendo in modo schiacciante diverse metodologie.

Il risultato di AlexNet ha suscitato un’ondata di interesse per il deep learning e le CNN, provocando un cambiamento nella concentrazione dell’area locale della visione artificiale verso reti neurali più complesse e più profonde.

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7. Impostazione del livello convoluzionale:

Gli strati convoluzionali in AlexNet sono organizzati in una successione di base, con strati periodici di max-pooling per il downsampling. Questa chiara ingegneria era fondamentale a quel punto, ma limitava la capacità dell'organizzazione di cogliere elementi progressisti complessi.

8. Diminuzione della dimensionalità:

AlexNet prevede il max-pooling dei livelli per il downsampling, diminuendo i componenti spaziali delle mappe degli elementi. Ciò aiuta a ridurre il peso computazionale e a controllare il sovradattamento.

9. Dimensioni e complessità del modello:

Sebbene AlexNet fosse considerato profondo a quel punto, è un po' più modesto e meno complicato rispetto ai progetti successivi. Questa semplicità lo ha reso più ovvio e realizzabile.

10. Utilizzo degli assistenti classificatori:

Per risolvere il problema degli angoli di evaporazione durante la preparazione, AlexNet ha presentato l'idea dei classificatori di supporto. Questi classificatori aggiuntivi erano uniti a strati moderati e davano segni di angolo agli strati prima durante la backpropagation.

11. Impatto sulla direzione della ricerca:

Il risultato di AlexNet ha denotato un enorme cambiamento nel campo della visione dei PC. Ha stimolato gli scienziati a studiare la capacità di apprendimento profondo per diversi compiti legati alle immagini, stimolando il rapido miglioramento di progetti CNN ulteriormente sviluppati.

Cos'è GoogleNet?

GoogleNet, altrimenti chiamato Inception v1, è un'architettura della CNN creata dal gruppo Google Brain, in particolare da Christian Szegedy, Wei Liu e altri. È stato introdotto nel 2014 e ha vinto l'ILSVRC con precisione e produttività computazionale ulteriormente sviluppate. L'architettura di GoogleNet è descritta dal suo design profondo, che comprende 22 livelli, che la rendono una delle prime CNN 'eccezionalmente profonde'.

1. Architettura

GoogleNet (Inception v1): Presentato nel 2014, GoogleNet è essenziale per il gruppo di CNN Inception. È noto per il suo design profondo che coinvolge 22 strati (moduli iniziali). Lo sviluppo fondamentale di GoogleNet è il modulo iniziale, che considera circonvoluzioni uguali di varie dimensioni di canale all'interno di uno strato simile. Questa riduzione della complessità computazionale pur mantenendo la precisione, rende GoogleNet più efficace di AlexNet.

2. Profondità della rete:

I moduli iniziali di GoogleNet sono considerati un design essenzialmente più profondo senza aumentare le spese di calcolo. Con 22 livelli, GoogleNet è stata una delle principali CNN a mostrare i vantaggi di una maggiore profondità di rete, spingendo precisione e potenza ulteriormente sviluppate.

3. Produttività computazionale:

I moduli iniziali in GoogleNet sono considerati un utilizzo più produttivo delle risorse computazionali. Utilizzando circonvoluzioni uguali all'interno di ogni blocco iniziale, GoogleNet ha ridotto il numero di limiti e calcoli, rendendolo più raggiungibile per applicazioni continue e convogliamento su dispositivi basati sulle risorse.

4. Sovradattamento:

Il design approfondito ma efficace di GoogleNet ha sostanzialmente ridotto l'overfitting, consentendogli di funzionare meglio su set di dati più piccoli e di spostare le situazioni di apprendimento.

5. Formazione:

La formazione di GoogleNet approfondisce inoltre l'utilizzo del set di dati ImageNet e sono state utilizzate procedure di aumento delle informazioni comparabili per migliorare la generalizzazione. Comunque sia, a causa della sua architettura più profonda, GoogleNet ha richiesto più risorse computazionali rispetto ad AlexNet durante la formazione.

Lo sviluppo dei moduli iniziali ha permesso a GoogleNet di trovare una sorta di armonia tra profondità ed efficacia computazionale. Le circonvoluzioni uguali all'interno di ogni blocco iniziale hanno ridotto del tutto il numero di calcoli e limiti, rendendo la formazione più realizzabile ed efficace.

6. Risultati:

GoogleNet ha ottenuto un ottimo ritmo di errori nella top 5 di circa il 6,67% nel concorso ImageNet 2014, superando la presentazione di AlexNet.

L'architettura profonda ma potente di GoogleNet ha mostrato la capacità di reti neurali più profonde mantenendo al tempo stesso la realizzabilità computazionale, rendendola più coinvolgente per le applicazioni reali.

7. Impostazione del livello convoluzionale:

GoogleNet ha presentato l'idea di moduli iniziali, che comprendono numerosi strati convoluzionali uguali di varie dimensioni di canale. Questo piano consente a GoogleNet di cogliere i punti salienti su scale diverse e di lavorare complessivamente sulla capacità dell'organizzazione di rimuovere elementi significativi da diversi gradi di deliberazione.

8. Diminuzione della dimensionalità:

nonostante il consueto max-pooling, GoogleNet utilizza metodi di riduzione della dimensionalità come le convoluzioni 1x1. Queste convoluzioni più modeste sono computazionalmente meno intensificate e aiutano a diminuire il numero di elementi salvaguardando i dati fondamentali.

9. Dimensioni e complessità del modello:

I moduli di origine di GoogleNet determinano un design più profondo con fondamentalmente più livelli e confini. Questa complessità, pur offrendo una precisione ulteriormente sviluppata, può anche rendere l'organizzazione più complessa da preparare e calibrare.

10. Utilizzo degli assistenti classificatori:

GoogleNet ha perfezionato l'idea dei classificatori di assistenti incorporandoli nei moduli di iniziazione. Questi assistenti classificatori migliorano la preparazione degli strati più profondi e migliorano il flusso angolare, contribuendo a una preparazione più stabile ed efficace.

11. Impatto sulla direzione della ricerca:

I moduli iniziali di GoogleNet presentavano la possibilità di un'estrazione efficace di componenti su varie scale. Questa idea ha avuto un impatto sul piano dei progetti risultanti, consentendo agli analisti di concentrarsi sul miglioramento della profondità dell'organizzazione e della produttività computazionale mantenendo al tempo stesso o sviluppando ulteriormente la precisione.

Conclusione

Sia AlexNet che GoogleNet influenzano in modo duraturo il campo della visione artificiale e del deep learning. AlexNet ha dimostrato la capacità delle CNN per le attività di riconoscimento delle immagini e si è preparata per sviluppi futuri. Poi ancora, GoogleNet ha presentato l'idea dei moduli di origine, rendendoli pronti per strutture CNN più efficaci e profonde.

elimina l'ultimo commit git

Sebbene AlexNet e GoogleNet abbiano le loro risorse speciali, il campo del deep learning si è sviluppato sostanzialmente dopo le loro presentazioni. I progetti odierni, come ResNet, DenseNet ed EfficientNet, hanno inoltre spinto i limiti dell'esattezza, della produttività e della generalizzazione. Man mano che gli analisti continuano a migliorare e ampliare questi modelli essenziali, il destino della visione artificiale riserva un impegno molto più degno di nota e ulteriori prospettive intriganti.