Under de senaste åren har djupinlärning förändrat området för datorseende, vilket gör det möjligt för datorer att uppfatta och räkna ut visuell information på ovanliga nivåer. Spelet Convolutional Neural Networks (CNN) hade en avgörande inverkan på denna förändring, med några banbrytande design som ledde vägen. Två av de mest inflytelserika CNN-strukturerna är AlexNet och GoogleNet (InceptionNet). De två modellerna har helt och hållet lagt till utvecklingen av bildklassificeringsuppgifter, men de kontrasterar i sina strukturer och designprinciper. I den här artikeln kommer vi att dyka in i de kritiska skillnaderna mellan AlexNet och GoogleNet, och utforska deras strukturer, designbeslut och utförande.

Stora skillnader mellan AlexNet och GoogleNet

Vad är AlexNet?

AlexNet är en anmärkningsvärd CNN-arkitektur (convolutional neural network) skapad av Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever och Geoffrey Hinton. Den introducerades 2012 och gjorde avgörande framsteg i ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) genom att i huvudsak slå olika metoder. AlexNet var den främsta CNN för att visa lönsamheten av djupinlärning för bildordningsuppgifter, vilket betecknade ett avgörande ögonblick inom datorseende.

1. Arkitektur

AlexNet släpptes 2012 och var ett spjutspets CNN som vann ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) med kritiskt utrymme för misstag. Den består av fem faltningslager följt av tre helt associerade lager. Användningen av ReLU (Redressed Direct Unit) aktivering och grannskapsreaktionsstandardisering (LRN) bidrog till dess välstånd. AlexNet presenterade dessutom idén om att involvera GPU:er i förberedelserna, vilket påskyndade den växande upplevelsen totalt.

2. Nätverksdjup:

Med åtta lager (fem faltande och tre helt associerade lager) sågs AlexNet som djupt vid presentationens timme. Trots det, i motsats till nuvarande design, är den generellt ytlig, vilket begränsar dess förmåga att fånga svindlande element och exempel i extremt komplexa datauppsättningar.

3. Beräkningsproduktivitet:

Medan AlexNets presentation av GPU-förberedelser påskyndade utbildningsupplevelsen, var den fortfarande beräkningsmässigt kostsam på grund av dess djupare helt associerade lager och begränsade användning av parallellisering.

4. Övermontering:

strängar i c

På grund av dess måttligt ytliga design och ett stort antal gränser, var AlexNet mer benägen att överanpassa, särskilt på mer blygsamma datauppsättningar. Strategier som avhopp bekantades senare för att moderera denna fråga.

5. Utbildning:

För att träna AlexNet använde skaparna ImageNet-datauppsättningen, som innehåller mer än 1 000 000 namngivna bilder från 1 000 klassificeringar. De använde stokastiskt vinkelfall (SGD) med energi som förbättringsberäkning. Under utbildningen tillämpades informationsexpansionsmetoder som godtycklig redigering och vändning för att utöka storleken på träningsdatauppsättningen och vidareutveckla generaliseringen.

Utbildningssystemet efterfrågades beräkningsmässigt, och AlexNets användning av GPU:er för lika hantering blev avgörande. Att träna AlexNet på en dubbel GPU-ram krävde cirka sju dagar, vilket var en kritisk förbättring jämfört med vanliga datorprocessorbaserade träningstider.

6. Resultat:

I ImageNet 2012-konkurrensen uppnådde AlexNet en anmärkningsvärd topp-5 misstagstakt på cirka 15,3 %, och slog olika metoder överväldigande.

Resultatet av AlexNet startade en flod av intresse för djupinlärning och CNN, vilket ledde till en förändring i datorvisionens lokala koncentration mot ytterligare komplicerade och djupare neurala nätverk.

7. Konvolutionell lagerinställning:

Konvolutionslagren i AlexNet är organiserade i en grundläggande följd, med periodiska max-poolinglager för nedsampling. Denna tydliga konstruktion var betydelsefull vid den tidpunkten, men den begränsade organisationens kapacitet att fånga komplexa progressiva element.

8. Dimensionalitetsminskning:

AlexNet involverar max-pooling av lager för nedsampling, vilket minskar de rumsliga komponenterna i elementkartorna. Detta hjälper till att minska beräkningsvikten och kontrollera överanpassning.

9. Modellstorlek och komplexitet:

Medan AlexNet sågs som djupgående vid den tidpunkten, är det något mer blygsamt och mindre komplicerat jämfört med senare design. Denna rättframhet gjorde det mer uppenbart och genomförbart.

10. Användning av Assistant Classifiers:

analysera sträng till int

För att lösa problemet med förångningsvinklar under förberedelserna presenterade AlexNet idén med hjälpklassificerare. Dessa extra klassificerare sammanfogades till måttliga lager och gav vinkeltecken till före lager under tillbakaförökning.

11. Inverkan på forskningsinriktningen:

Resultatet av AlexNet betecknade en enorm förändring inom området för PC-syn. Det uppmanade forskare att undersöka förmågan till djupgående inlärning för olika bildrelaterade uppdrag, vilket ledde till snabba förbättringar av vidareutvecklade CNN-designer.

Vad är GoogleNet?

GoogleNet, annars kallat Inception v1, är en CNN-arkitektur skapad av Google Brain-gruppen, särskilt av Christian Szegedy, Wei Liu och andra. Den introducerades 2014 och vann ILSVRC med ytterligare utvecklad precision och beräkningsproduktivitet. GoogleNets arkitektur beskrivs av dess djupa design, som består av 22 lager, vilket gör den till en av de första 'exceptionellt djupa' CNN:erna.

1. Arkitektur

GoogleNet (Inception v1): GoogleNet presenterades 2014 och är viktigt för Inception-gruppen av CNN. Det är känt för sin djupa design som involverar 22 lager (startmoduler). Den viktiga utvecklingen av GoogleNet är startmodulen, som tar hänsyn till lika veck av olika kanalstorlekar i ett liknande lager. Detta minskade beräkningskompetensen samtidigt som den höll jämna steg med precisionen, vilket gjorde GoogleNet mer effektivt än AlexNet.

2. Nätverksdjup:

GoogleNets startmoduler anses vara en väsentligt djupare design utan att utöka beräkningskostnaderna. Med 22 lager var GoogleNet en av de främsta CNN:erna som visade fördelarna med utökat nätverksdjup, vilket ledde till ytterligare utvecklad exakthet och kraft.

3. Beräkningsproduktivitet:

Startmodulerna i GoogleNet anses vara en mer produktiv användning av beräkningstillgångar. Genom att använda lika faltningar inom varje startblock, minskade GoogleNet antalet gränser och beräkningar, vilket gjorde det mer tillgängligt för kontinuerliga applikationer och förmedling av tillgångsdrivna prylar.

4. Övermontering:

Den djupa men effektiva utformningen av GoogleNet minskade i huvudsak överanpassning, vilket gjorde att det kunde prestera bättre på mer blygsamma datauppsättningar och flytta inlärningssituationer.

5. Utbildning:

Utbildningen av GoogleNet utvecklar dessutom användningen av ImageNet-datauppsättningen, och jämförbara procedurer för att öka informationen användes för att uppgradera generaliseringen. Hur som helst, på grund av sin djupare arkitektur krävde GoogleNet mer beräkningstillgångar än AlexNet under utbildningen.

Utvecklingen av inledande moduler gjorde det möjligt för GoogleNet att hitta någon form av harmoni mellan djupgående och beräkningseffektivitet. De lika vikningarna inuti varje startblock minskade antalet beräkningar och gränser totalt, vilket gjorde träningen mer genomförbar och effektiv.

6. Resultat:

GoogleNet uppnådde en stor topp-5-blundertakt på cirka 6,67 % i ImageNet 2014-tävlingen, vilket överträffade AlexNets presentation.

Den djupa men skickliga arkitekturen hos GoogleNet visade förmågan hos djupare neurala nätverk samtidigt som den höll jämna steg med beräkningsuppnåbarheten, vilket gjorde det mer engagerande för verkliga applikationer.

7. Konvolutionell lagerinställning:

java lägga till i array

GoogleNet presenterade idén om att börja moduler, som består av många lika stora faltningslager av olika kanalstorlekar. Den här planen tillåter GoogleNet att fånga höjdpunkter i olika skalor och arbetar sammantaget med organisationens förmåga att ta bort viktiga element från olika grader av övervägande.

8. Dimensionalitetsminskning:

trots sedvanlig max-pooling använder GoogleNet metoder för dimensionsminskning som 1x1-falsningar. Dessa mer blygsamma faltningar är beräkningsmässigt mindre eskalerade och hjälper till att minska antalet element samtidigt som grundläggande data skyddas.

9. Modellstorlek och komplexitet:

GoogleNets ursprungsmoduler ger en djupare design med i grunden fler lager och gränser. Denna krånglighet, samtidigt som den erbjuder ytterligare utvecklad precision, kan också göra organisationen mer testande för att förbereda och kalibrera.

10. Användning av Assistant Classifiers:

GoogleNet förfinade idén med assistentklassificerare genom att införliva dem i initieringsmodulerna. Dessa assisterande klassificerare främjar förberedelserna av djupare lager och uppgraderar vinkelströmmen, vilket bidrar till en mer stabil och effektiv förberedelse.

11. Inverkan på forskningsinriktningen:

GoogleNets inledande moduler presenterade möjligheten till effektiv komponentextraktion i olika skalor. Den här idén påverkade planen med resulterande design, vilket gav analytiker möjlighet att nollställa sig när det gäller att förbättra organisationens djupgående och beräkningsproduktivitet samtidigt som de höll jämna steg med eller vidareutvecklade precisionen.

Slutsats

Både AlexNet och GoogleNet påverkar varaktigt området datorseende och djupinlärning. AlexNet visade CNN:s förmåga för bildigenkänningsuppgifter och konfigurerade för framtida utvecklingar. Återigen presenterade GoogleNet idén med ursprungsmoduler, vilket gjorde dem redo för effektivare och djupare CNN-strukturer.

Medan AlexNet och GoogleNet har sina speciella tillgångar, har området för djupinlärning utvecklats i grunden sedan deras presentationer. Dagens design, som ResNet, DenseNet och EfficientNet, har dessutom flyttat gränserna för exakthet, produktivitet och generalisering. Allt eftersom analytiker fortsätter att förbättra och expandera på dessa viktiga modeller, har datorseendets öde betydligt mer anmärkningsvärt engagemang och ytterligare spännande framtidsutsikter.