Anfängerleitfaden für Convolutional Neural Networks (CNN): Schritt-für-Schritt-Erklärung

Deep Learning hat mehrere Ansätze für Computer Vision, kognitive Berechnung und verfeinerte Verarbeitung visueller Daten ermöglicht. Ein solches Beispiel ist die Verwendung von CNN oder Convolutional Neural Networks zur Objekt- oder Bildklassifizierung. CNN-Algorithmen bieten einen enormen Vorteil bei der visuellen Klassifizierung, indem sie es Maschinen ermöglichen, die Welt um sie herum (in Form von Pixeln) wie Menschen wahrzunehmen.

CNN ist im Grunde ein Erkennungsalgorithmus, der es Maschinen ermöglicht, genug trainiert zu werden, um eine Vielzahl von Parametern aus visuellen Daten durch Schichten zu verarbeiten, zu klassifizieren oder zu identifizieren. Dies fördert die erweiterte Objektidentifikation und Bildklassifizierung, indem es Maschinen oder Software ermöglicht, die erforderlichen Objekte aus Eingabedaten genau zu identifizieren.

CNN-basierte Systeme lernen aus bildbasierten Trainingsdaten und können zukünftige Eingabebilder oder visuelle Daten auf der Grundlage ihres Trainingsmodells klassifizieren. Solange der für das Training verwendete Datensatz eine Reihe nützlicher visueller Hinweise (räumliche Daten) enthält, ist der Bild- oder Objektklassifizierer sehr genau.

CNN ist einer der beliebtesten Deep-Learning-Ansätze, der heute in populären Implementierungen wie dem Bildklassifizierungssystem von Google Lens oder in autonomen Fahrzeugen wie Teslas verwendet wird. Das liegt neben der Detektion von Objekten vor allem an der zuverlässigen Mustererkennung, die mit Hilfe von CNN möglich ist.

Lernen Sie maschinelles Lernen online von den besten Universitäten der Welt – Master, Executive Post Graduate Programs und Advanced Certificate Program in ML & AI, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Anwendungen von CNN

Die Verwendung von CNN-basierten Systemen kann in Sicherheitssystemen, Verteidigungssystemen, medizinischer Diagnostik, Bildanalyse, Medienklassifizierung und anderer Erkennungssoftware gesehen werden. Beispielsweise kann CNN mit RNN (Recurrent Neural Network) verwendet werden, um Videoerkennungssoftware oder Aktionserkenner zu erstellen.

Dies ist eine fortschrittlichere Anwendung der Videoklassifizierung, die es Systemen ermöglichen kann, Objekte in Echtzeit aus Videos zu identifizieren, indem sie die räumlichen Informationen analysieren, die in den Frames verfügbar sind, die das Video nacheinander bilden.

Die Sequenz dieser Frames enthält auch zeitliche Informationen, die helfen, die Daten durch räumliche und zeitliche Verarbeitung zu modellieren, was die Verwendung einer Hybridarchitektur ermöglicht, die sowohl aus Faltungen als auch aus wiederkehrenden Schichten besteht. Tesla-Autos und Waymo-Fahrzeuge verwenden CNN, um verschiedene Aspekte von Straßen und die ankommenden Objekte oder Fahrzeuge mit Hilfe von Daten, die von Kameras in Echtzeit erfasst werden, zu erkennen und zu klassifizieren.

Erkunden Sie unsere Kurse zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Neuronale Netze unterstützen Fahrzeugsysteme mit Linienerkennung, Umgebungssegmentierung, Navigation und automatisiertem Fahren. Diese Fähigkeiten ermöglichen es autonomen Autos, komplexe Entscheidungen auf der Grundlage von Klassifizierungsmustern zu treffen, wie beispielsweise Objekten auszuweichen, die Fahrspur zu wechseln, zu beschleunigen, zu verlangsamen oder bei Bedarf durch Bremsen vollständig anzuhalten.

Dies sind jedoch fortgeschrittenere Implementierungen von CNN, die Hardware und Sensoren wie GPS, RADAR, LiDAR sowie riesige Mengen an Trainingsdaten und Hochleistungsverarbeitungsumgebungen erfordern. Diese helfen den Deep-Learning-Modellen, zu Entscheidungssystemen zu werden, die die eingehenden Daten von Sensoren in Echtzeit verarbeiten und entsprechende Maßnahmen ergreifen.

Anhand der Daten von Sensoren verschafft sich die Kamera Vision auch eine 3D-Wahrnehmung der Umgebung (visuelle Rekonstruktion, Tiefenanalyse etc.) und kann die Entfernung genau analysieren (durch Laser). So kann das Modell die zukünftige Position von Fahrzeugen oder Objekten vorhersagen und schließlich über die beste Vorgehensweise entscheiden.

CNN-Modelle beruhen auf Klassifizierung, Segmentierung, Lokalisierung und erstellen dann Vorhersagen. Dadurch können diese Autos in jeder Situation fast wie menschliche Gehirne reagieren oder manchmal sogar effektiver als menschliche Fahrer.

CNN überbrückt wirklich die Kluft zwischen Maschinen und Menschen, insbesondere wenn es um Computer Vision und Zielerkennung geht. Um CNNs zu verstehen, müssen wir jedoch zuerst etwas über neuronale Netze lernen und mit der Verwendung von CNN-Algorithmen für zweidimensionale visuelle Daten beginnen.

Was ist ein neuronales Netzwerk beim Deep Learning?

Deep Learning ist einer der wichtigsten Zweige des maschinellen Lernens und verwendet KNNs oder künstliche neuronale Netze (KNNs), um als überwachte, unüberwachte oder halbüberwachte maschinelle Lernmethodik implementiert zu werden. Diese Arten von Modellen für maschinelles Lernen beruhen auf mehreren Verarbeitungsebenen, um an übergeordneten Merkmalen in Daten zu arbeiten.

Schichten sind im Grunde mehrere Knoten oder Blöcke, die als Recheneinheiten zusammengestapelt sind. Diese Schichten emulieren effektiv menschliche Neuronen und funktionieren auf die gleiche Weise wie das menschliche Gehirn. Durch den schrittweisen Aufbau von Schichten kann ein Modell viel fortschrittlicher werden als die anfängliche Eingabeschicht, die nur vorverarbeitete Daten enthielt.

Neuronale Netzwerkalgorithmen extrahieren Ausgaben, die Berechnungen an die zukünftigen Schichten weitergeben können, bis die endgültige Ausgabeschicht erreicht ist. Dies bildet ein Netzwerk, in dem alle Knoten aus jeder nachfolgenden Schicht mit einem einzigen Knoten aus der vorhergehenden Schicht verbunden sind. Wenn Modelle mehr als zwei Schichten verwenden, werden sie als Deep Neural Networks (DNNs) klassifiziert. Diese Netzwerke bilden keinen Kreislauf und erlauben mehrere Ebenen der Wahrnehmung, wodurch auch verschiedene Dimensionen in Vorhersagen und Datenverarbeitung eingeführt werden.

Lesen Sie unsere beliebten Artikel zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz

Hier sind einige gängige Frameworks, die für Deep Learning verwendet werden:

• TensorFlow
• Keras
• Apache MXNet

Was ist ein Convolutional Neural Network?

Convolutional Neural Networks sind eine Art von KNNs, die hauptsächlich für die Bearbeitung von Pixeldaten zur Bildverarbeitung oder zur Bilderkennung verwendet werden. CNNs werden im Deep Learning für generative und beschreibende Aufgaben verwendet, die maschinelles Sehen und empfehlungsbasierte Systeme verwenden.

CNN ist ein effizienteres KNN, ähnlich wie DNNs, reduziert aber dennoch die Komplexität eines Feedforward Neural Network. Dies liegt daran, dass CNN im Allgemeinen auf zwei Ebenen basiert, der Feature-Map-Ebene und der Feature-Extraction-Ebene. Die Eingabe jedes Knotens extrahiert das lokale Merkmal aus dem lokalen rezeptiven Feld der vorhergehenden Schicht.

Die Positionsbeziehung zwischen den lokalen und anderen Merkmalen wird geplottet oder kartiert, sobald die Extraktion abgeschlossen ist. Um die endgültige Auflösung genauer zu machen, folgen auf die Faltungsschichten Berechnungsschichten, die lokale Mittelwerte und sekundäre Extraktion von Merkmalen berechnen. Obwohl CNNs meist mit zwei Schichten arbeiten, sind die Vorhersagen aufgrund der Einbeziehung von Multi-Feature-Extraction und Invarianzverzerrung äußerst genau.

Knoten in derselben Feature-Map-Ebene können gleichzeitig lernen, da sie gemeinsame Gewichtungen haben. Dies reduziert die Komplexität im Netzwerk und ermöglicht die Eingabe von mehrdimensionalen Eingabebildern. Im Gegensatz zu anderen neuronalen Netzwerken müssen CNNs Bilder nicht in Bilder mit niedrigerer Auflösung umwandeln, da die Verarbeitungsanforderungen gering sind.

Dieses Modell ähnelt mehrschichtigen Wahrnehmungen, außer dass CNNs nicht anfällig für eine Überanpassung von Daten sind, wodurch sie weniger komplex werden. Dies erfolgt durch Regularisierung des mehrschichtigen Perzeptron-Ansatzes durch Bestrafung von Parametern oder Trimmen übersprungener Verbindungen.

CNNs verwenden das hierarchische Muster in Daten, um Muster nach ihrem Komplexitätsgrad zusammenzustellen. Convolutional Neural Networks erfordern im Vergleich zu anderen Klassifizierungsalgorithmen kaum eine Vorverarbeitung, insbesondere für Bilder und Videos. Mit NLP kann man CNNs sogar für fortgeschrittenere Anwendungen in der Robotik, medizinischen Diagnostik und Automatisierung verwenden. CNNs funktionieren hervorragend mit den meisten unbeaufsichtigten maschinellen Lerntechniken und optimieren die Modellfilter unabhängig voneinander durch automatisierte Lernmethoden.

Hier sind einige verfügbare Architekturen von CNNs

• GoogLeNet
• AlexNet
• LeNet
• ZFNet
• ResNet
• VGGNet

Hier ist ein Beispiel für eine CNN-Implementierung

Nehmen wir an, wir müssen Vögel, Katzen, Hunde, Autos und Menschen aus einer zufälligen Menge von Bildern klassifizieren. Zunächst müssen wir einen Trainingsdatensatz finden, der als Benchmark für zukünftige Berechnungen verwendet werden kann. Ein Beispiel für einen guten Trainingsdatensatz wäre ein Datensatz mit 50.000 64×64-Pixel-Bildern von Vögeln, Katzen, Hunden, Autos und Menschen.

Jedes dieser Ziele wird zu Klassenlabels mit zugeordneten ganzzahligen Werten. Die Klassenbezeichnungen lauten „Vögel“, „Katzen“, „Hunde“, „Autos“ und „Menschen“ mit den Werten 0, 1, 2, 3 und 4. Sobald das CNN-Modell mit diesem Datensatz und den Benchmarks trainiert wurde , wird es in der Lage sein, visuelle Hinweise aus zufälligen Eingabedaten zu identifizieren und sie dann entsprechend ihrer Bezeichnungen zu klassifizieren. Das endgültige Modell kann die fünf verschiedenen Arten von Objekten (Etiketten) aus einem zufälligen Satz von Bildern mit diesen Objekten genau identifizieren.

Hier sind die notwendigen Schritte zum Erstellen eines CNN-Modells

• Laden des Datensatzes.
• Vorbereiten der Pixeldaten.
• Modell definieren.
• Bewertung des Modells.
• Präsentation der Ergebnisse.
• Vollständige Probenahme.
• Entwickeln Sie ein Basismodell.
• Implementieren Sie Regularisierungstechniken zur Verbesserung des Modells.
• Daten erweitern.
• Finalisierung des Modells und weitere Evaluation.

CNN Deep Learning ist ein zukunftsträchtiges Feld mit hervorragenden Karriereaussichten. Wenn Sie planen, eine Karriere bei CNN aufzubauen, können Sie sich das Advanced Certificate Program in Machine Learning & Deep Learning von upGrad ansehen .