DCNN (Deep Convolutional Neural Networks) là gì? Giải thích!

Giới thiệu về DCNN

Học sâu (Deep learning) đã cách mạng hóa lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, cho phép máy móc học và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp với độ chính xác chưa từng có. Một trong những bước tiến quan trọng nhất trong học sâu là sự phát triển của Mạng Nơ-ron Tích chập (Convolutional Neural Networks - CNNs). CNNs đã trở thành kiến trúc chủ đạo cho các tác vụ thị giác máy tính, như phân loại ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá sâu hơn về thế giới của CNNs, tìm hiểu về kiến trúc, chi tiết kỹ thuật, quá trình huấn luyện, ứng dụng và hướng phát triển trong tương lai.

Kiến trúc của CNNs

CNNs được thiết kế để xử lý dữ liệu dạng lưới, như ảnh, bằng cách tận dụng cấu trúc không gian của đầu vào. Các thành phần cơ bản của CNNs bao gồm:

• Các lớp tích chập: Các lớp này thực hiện phép tích chập, bao gồm việc trượt một tập hợp các bộ lọc có thể học được trên ảnh đầu vào để trích xuất các đặc trưng. Mỗi bộ lọc chịu trách nhiệm phát hiện các mẫu hoặc đặc trưng cụ thể trong ảnh.
• Các lớp gộp: Các lớp gộp giảm kích thước không gian của các bản đồ đặc trưng, giảm độ phức tạp tính toán và cung cấp tính bất biến dịch chuyển. Các loại gộp phổ biến nhất là gộp cực đại và gộp trung bình.
• Các lớp kết nối đầy đủ: Sau các lớp tích chập và gộp, các đặc trưng được trích xuất được làm phẳng và truyền qua một hoặc nhiều lớp kết nối đầy đủ. Các lớp này thực hiện nhiệm vụ phân loại hoặc hồi quy cuối cùng.

CNNs cũng sử dụng các hàm kích hoạt, như ReLU (Rectified Linear Unit), để đưa phi tuyến tính vào mạng và cho phép học các mẫu phức tạp.

Qua các năm, nhiều kiến trúc CNN đã được đề xuất, mỗi kiến trúc đều giới thiệu các ý tưởng mới và thúc đẩy trạng thái của nghệ thuật trong thị giác máy tính. Một số kiến trúc nổi bật nhất là...

Các kiến trúc CNN phổ biến

Bao gồm:

• LeNet: Một trong những kiến trúc CNN sớm nhất, được phát triển bởi Yann LeCun vào những năm 1990 để nhận dạng chữ số viết tay.
• AlexNet: Người chiến thắng của Thách thức Nhận dạng Thị giác Quy mô Lớn ImageNet (ILSVRC) vào năm 2012, đã kích thích sự phục hồi của học sâu trong thị giác máy tính.
• VGGNet: Một kiến trúc CNN sâu hơn đã chứng minh tầm quan trọng của độ sâu của mạng đối với việc cải thiện hiệu suất.
• GoogLeNet (Inception): Giới thiệu khái niệm về các mô-đun Inception, cho phép mạng học các đặc trưng đa quy mô một cách hiệu quả.
• ResNet: Giới thiệu các kết nối dư thừa, cho phép huấn luyện các mạng cực kỳ sâu (lên đến hàng trăm lớp) mà không bị ảnh hưởng bởi vấn đề gradient biến mất.

Kiến trúc CNN

Chi tiết kỹ thuật

Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về các khía cạnh kỹ thuật của CNN:

Phép toán tích chập

Phép toán tích chập là khối xây dựng cốt lõi của CNN. Nó liên quan đến việc trượt một tập hợp các bộ lọc có thể học được (còn gọi là hạt nhân) trên hình ảnh đầu vào. Mỗi bộ lọc là một ma trận nhỏ các trọng số được tích chập với hình ảnh đầu vào để tạo ra một bản đồ đặc trưng. Phép toán tích chập có thể được biểu diễn toán học như sau:

output(i, j) = sum(input(i+m, j+n) * filter(m, n))

trong đó output(i, j) là giá trị tại vị trí (i, j) trong bản đồ đặc trưng đầu ra, input(i+m, j+n) là giá trị tại vị trí (i+m, j+n) trong hình ảnh đầu vào, và filter(m, n) là giá trị tại vị trí (m, n) trong bộ lọc.

Phép toán tích chập có hai siêu tham số quan trọng:

• Padding: Padding thêm các pixel bổ sung xung quanh các cạnh của hình ảnh đầu vào để kiểm soát kích thước không gian của bản đồ đặc trưng đầu ra. Các chiến lược padding phổ biến bao gồm "valid" (không padding) và "same" (đệm để kích thước đầu ra giống kích thước đầu vào).

• Stride: Stride xác định kích thước bước mà bộ lọc trượt trên hình ảnh đầu vào. Stride bằng 1 có nghĩa là bộ lọc di chuyển một pixel mỗi lần, trong khi stride bằng 2 có nghĩa là bộ lọc di chuyển hai pixel.### Hoạt động Pooling Các lớp Pooling giảm kích thước không gian của các bản đồ tính năng, giảm độ phức tạp tính toán và cung cấp tính bất biến dịch chuyển. Hai loại Pooling phổ biến nhất là:

• Max pooling: Chọn giá trị lớn nhất trong một vùng lân cận cục bộ của bản đồ tính năng.

• Average pooling: Tính giá trị trung bình trong một vùng lân cận cục bộ của bản đồ tính năng.

Các lớp Pooling thường có kích thước cố định (ví dụ: 2x2) và bước di chuyển, và chúng không có các tham số học được.

Backpropagation trong CNNs

Huấn luyện CNNs bao gồm việc tối ưu hóa các tham số học được (trọng số và độ lệch) để giảm thiểu hàm mất mát. Điều này được thực hiện thông qua thuật toán backpropagation, tính toán gradient của mất mát so với các tham số và cập nhật chúng bằng cách sử dụng một thuật toán tối ưu hóa, chẳng hạn như Gradient Hạ Gradient Ngẫu Nhiên (SGD) hoặc Adam.

Trong CNNs, thuật toán backpropagation được điều chỉnh để xử lý cấu trúc không gian của các bản đồ tính năng. Các gradient được tính toán bằng cách sử dụng quy tắc chuỗi, và phép toán tích chập được thực hiện theo chiều ngược lại để truyền gradient qua mạng.

Kỹ thuật Regularization

Để ngăn chặn quá khớp và cải thiện khả năng tổng quát hóa, CNNs sử dụng các kỹ thuật regularization khác nhau:

• Dropout: Ngẫu nhiên loại bỏ (đặt thành 0) một phần các nơ-ron trong quá trình huấn luyện, buộc mạng học các đặc trưng mạnh mẽ hơn.
• Batch Normalization: Chuẩn hóa các hoạt động của mỗi lớp, giảm sự dịch chuyển của tham số nội bộ và cho phép tốc độ học nhanh hơn và tỷ lệ học cao hơn.

Hàm Mất Mát cho CNNs

Lựa chọn hàm mất mát phụ thuộc vào nhiệm vụ cụ thể. Đối với các nhiệm vụ phân loại, hàm mất mát phổ biến nhất là hàm mất mát entropy chéo, đo sự khác biệt giữa xác suất lớp dự đoán và nhãn lớp thực tế. Hàm mất mát entropy chéo thường được kết hợp với hàm softmax, chuyển đổi đầu ra thô của mạng thành xác suất.## Huấn luyện CNNs Huấn luyện CNNs bao gồm một số bước chính:

Chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện

• Tăng cường dữ liệu: Để tăng kích thước và đa dạng của tập huấn luyện, các kỹ thuật tăng cường dữ liệu như cắt ngẫu nhiên, lật, xoay và thu phóng có thể được áp dụng.
• Tiền xử lý và chuẩn hóa: Các ảnh đầu vào thường được tiền xử lý bằng cách trừ giá trị điểm ảnh trung bình và chuẩn hóa giá trị điểm ảnh về một phạm vi cố định (ví dụ: [0, 1] hoặc [-1, 1]).

Các thuật toán tối ưu hóa

• Gradient Hạ Gradient Ngẫu Nhiên (SGD): Là thuật toán tối ưu hóa cơ bản nhất, cập nhật các tham số theo hướng âm của gradient của hàm mất mát.
• Adam: Là một thuật toán tối ưu hóa thích ứng, tính tốc độ học riêng cho từng tham số dựa trên các moment bậc nhất và bậc hai của gradient.

Điều chỉnh siêu tham số

Siêu tham số là những thiết lập điều khiển quá trình huấn luyện và kiến trúc của CNN. Một số siêu tham số quan trọng bao gồm:

• Tốc độ học: Kích thước bước cập nhật các tham số trong quá trình tối ưu hóa.
• Kích thước batch: Số lượng mẫu huấn luyện được xử lý trong mỗi lần lặp của thuật toán tối ưu hóa.
• Số epoch: Số lần toàn bộ tập huấn luyện được truyền qua mạng trong quá trình huấn luyện.

Điều chỉnh siêu tham số liên quan đến việc tìm ra sự kết hợp tối ưu của các siêu tham số để đạt được hiệu suất tốt nhất trên tập kiểm tra.

Học chuyển giao và tinh chỉnh

Học chuyển giao là một kỹ thuật sử dụng các mô hình CNN đã được huấn luyện trước để giải quyết các nhiệm vụ mới với dữ liệu huấn luyện hạn chế. Mô hình đã được huấn luyện trước, đã học được các đặc trưng hữu ích từ một tập dữ liệu lớn (ví dụ: ImageNet), được sử dụng làm điểm khởi đầu. Mô hình có thể được tinh chỉnh bằng cách chỉ huấn luyện các lớp cuối cùng hoặc toàn bộ mạng trên tập dữ liệu mới.

Các ứng dụng của CNNs

CNNs đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực thị giác máy tính, bao gồm.

• Phân loại hình ảnh: Gán nhãn lớp cho một hình ảnh đầu vào, chẳng hạn như nhận dạng đối tượng, cảnh hoặc khuôn mặt.
• Phát hiện đối tượng: Xác định vị trí và phân loại nhiều đối tượng trong một hình ảnh, thường sử dụng các hộp giới hạn.
• Phân đoạn ngữ nghĩa: Gán nhãn lớp cho mỗi điểm ảnh trong một hình ảnh, cho phép xác định ranh giới chính xác của đối tượng và hiểu biết về cảnh.
• Nhận dạng khuôn mặt: Xác định hoặc xác minh cá nhân dựa trên các đặc điểm khuôn mặt của họ.
• Phân tích hình ảnh y tế: Phát hiện bất thường, phân đoạn các cấu trúc giải phẫu và hỗ trợ chẩn đoán từ các hình ảnh y tế như X-quang, CT scan và MRI.

Tiến bộ và Hướng phát triển trong tương lai

Lĩnh vực CNN đang không ngừng phát triển, với các kiến trúc và kỹ thuật mới được đề xuất để cải thiện hiệu suất và hiệu quả. Một số phát triển gần đây bao gồm:

• Cơ chế chú ý: Kết hợp các mô-đun chú ý vào CNN để tập trung vào những phần quan trọng nhất của hình ảnh đầu vào, cải thiện khả năng diễn giải và hiệu suất.
• Mạng Capsule: Một kiến trúc mới nhằm duy trì các mối quan hệ không gian phân cấp giữa các đặc trưng, có thể dẫn đến khả năng khái quát hóa tốt hơn và sự bền vững hơn với các biến đổi đầu vào.
• CNN hiệu quả cho các thiết bị di động và nhúng: Thiết kế các kiến trúc CNN gọn nhẹ và hiệu quả về mặt tính toán, chẳng hạn như MobileNet và ShuffleNet, để triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.
• Học không giám sát và bán giám sát với CNN: Khai thác lượng lớn dữ liệu không gán nhãn để học các biểu diễn có ý nghĩa, giảm nhu cầu về dữ liệu gán nhãn tốn kém.
• Tích hợp CNN với các kỹ thuật học sâu khác: Kết hợp CNN với Mạng Nơ-ron Hồi tiếp (RNN) cho các tác vụ liên quan đến dữ liệu tuần tự, hoặc với Mạng Đối kháng Sinh Sản (GAN) cho việc tổng hợp hình ảnh và chuyển đổi phong cách.

Kết luận

Mạng Nơ-ron Tích chập Sâu đã cách mạng hóa lĩnh vực thị giác máy tính, cho phép máy móc đạt được hiệu suất ở mức độ con người. Các mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNNs) đã trở thành phương pháp chủ đạo cho các ứng dụng liên quan đến hình ảnh, nhờ khả năng khai thác cấu trúc không gian của hình ảnh và học các đặc trưng phân cấp.

Trong bài viết này, chúng tôi đã khám phá kiến trúc của CNNs, đi sâu vào các chi tiết kỹ thuật của các phép toán tích chập và gộp, lan truyền ngược, các kỹ thuật điều chuẩn và hàm mất mát. Chúng tôi cũng đã thảo luận về quá trình huấn luyện, bao gồm chuẩn bị dữ liệu, các thuật toán tối ưu hóa, điều chỉnh siêu tham số và chuyển giao học tập.

Các ứng dụng của CNNs bao trùm nhiều lĩnh vực, từ phân loại hình ảnh và phát hiện đối tượng đến nhận dạng khuôn mặt và phân tích hình ảnh y tế. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi thấy những tiến bộ tiếp theo trong kiến trúc CNNs, các triển khai hiệu quả, học không giám sát và tích hợp với các kỹ thuật học sâu khác.

Mặc dù đã đạt được những tiến bộ đáng kể, CNNs vẫn còn những thách thức cần được giải quyết, chẳng hạn như cải thiện khả năng diễn giải, sự bền vững trước các ví dụ đối kháng và học từ dữ liệu có nhãn hạn chế. Khi các nhà nghiên cứu và nhà thực hành tiếp tục mở rộng giới hạn của CNNs, chúng ta có thể mong đợi những bước đột phá ấn tượng hơn nữa trong những năm tới, mở ra những khả năng mới trong thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo.