최근 몇 년 동안 딥 러닝은 컴퓨터 비전 분야를 변화시켜 컴퓨터가 흔하지 않은 수준의 시각적 정보를 인식하고 파악할 수 있게 되었습니다. CNN(Convolutional Neural Networks) 플레이는 몇 가지 획기적인 디자인을 통해 이러한 변화에 결정적인 영향을 미쳤습니다. 가장 영향력 있는 CNN 구조 중 두 가지는 AlexNet과 GoogleNet(InceptionNet)입니다. 두 모델은 모두 이미지 분류 작업의 진행에 추가되었지만 구조와 디자인 원칙이 대조됩니다. 이 기사에서는 AlexNet과 GoogleNet의 중요한 차이점을 살펴보고 구조, 설계 결정 및 실행을 살펴보겠습니다.

AlexNet과 GoogleNet의 주요 차이점

알렉스넷이란 무엇입니까?

AlexNet은 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever 및 Geoffrey Hinton이 만든 주목할만한 CNN(컨볼루션 신경망) 아키텍처입니다. 2012년에 소개된 이 기술은 본질적으로 다른 방법론을 제치고 ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge(ILSVRC)에서 중요한 진전을 이루었습니다. AlexNet은 컴퓨터 비전 분야에서 결정적인 순간을 나타내는 이미지 순서 작업에 대한 딥 러닝의 실행 가능성을 보여주는 주요 CNN이었습니다.

1. 건축

2012년에 출시된 AlexNet은 중요한 오류 여지가 있는 ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge(ILSVRC)에서 우승한 선두 CNN이었습니다. 이는 5개의 컨벌루션 레이어와 그 뒤에 완전히 연관된 3개의 레이어로 구성됩니다. ReLU(Redressed Direct Unit) 작동 및 LRN(Neighborhood Reaction Standardization)의 활용이 번영을 더했습니다. AlexNet은 또한 GPU를 준비에 포함시키는 아이디어를 제시하여 경험 성장을 가속화했습니다.

2. 네트워크 깊이:

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8개의 레이어(5개의 컨볼루션 레이어와 3개의 완전히 연관된 레이어)를 갖춘 AlexNet은 프레젠테이션 당시에는 깊은 것으로 간주되었습니다. 그럼에도 불구하고 현재 디자인과 달리 일반적으로 얕아서 매우 복잡한 데이터 세트에서 놀라운 요소와 예를 포착하는 능력이 제한됩니다.

3. 계산 생산성:

AlexNet의 GPU 준비 프레젠테이션은 교육 경험의 속도를 높였지만 완전히 연관된 레이어가 더 깊고 병렬화 활용이 제한되어 있기 때문에 여전히 계산 비용이 많이 들었습니다.

4. 과적합:

적당히 얕은 디자인과 엄청난 수의 경계로 인해 AlexNet은 특히 더 적당한 데이터 세트에서 과적합 경향이 있었습니다. 이후 이 문제를 완화하기 위해 중퇴와 같은 전략이 익숙해졌습니다.

5. 훈련:

AlexNet을 교육하기 위해 제작자는 1,000개 분류의 1,000,000개 이상의 명명된 이미지가 포함된 ImageNet 데이터 세트를 활용했습니다. 그들은 개선 계산으로 에너지와 함께 확률론적 각도 강하(SGD)를 활용했습니다. 훈련 중에는 임의 편집, 뒤집기와 같은 정보 확장 방법을 적용하여 훈련 데이터 세트의 크기를 확장하고 일반화를 더욱 발전시켰습니다.

훈련 시스템은 계산적으로 요청되었으며 동일한 처리를 위해 AlexNet의 GPU 활용이 필수적이었습니다. 이중 GPU 프레임워크에서 AlexNet을 교육하는 데는 약 7일이 소요되었으며 이는 기존 컴퓨터 프로세서 기반 교육 시간에 비해 크게 개선되었습니다.

6. 결과:

ImageNet 2012 경쟁에서 AlexNet은 다양한 방법론을 압도적으로 제치고 약 15.3%라는 주목할 만한 상위 5위 실수 속도를 달성했습니다.

AlexNet의 결과는 딥러닝과 CNN에 대한 관심이 홍수를 일으키기 시작했고, 컴퓨터 비전 로컬 영역의 집중도가 더욱 복잡하고 심층적인 신경망으로 바뀌는 변화를 촉발했습니다.

7. 컨벌루션 레이어 설정:

AlexNet의 컨벌루션 레이어는 다운샘플링을 위한 주기적인 최대 풀링 레이어를 사용하여 기본 연속으로 구성됩니다. 이 명확한 엔지니어링은 그 시점에서 중요했지만 복잡한 진보적 요소를 파악하는 조직의 역량을 제한했습니다.

8. 차원 감소:

AlexNet에는 다운샘플링을 위한 최대 풀링 레이어가 포함되어 요소 맵의 공간 구성 요소를 줄입니다. 이는 계산 무게를 줄이고 과적합을 제어하는 ​​데 도움이 됩니다.

9. 모델 크기 및 복잡성:

AlexNet은 그 시점에서 심오한 것으로 간주되었지만 이후 디자인과 비교하면 다소 더 겸손하고 덜 복잡합니다. 이러한 단순함은 이를 더욱 명확하고 실행하게 만들었습니다.

10. 보조 분류기의 활용:

회사와 회사의 차이

준비 중 증발 각도 문제를 해결하기 위해 AlexNet은 도우미 분류기 아이디어를 제시했습니다. 이러한 추가 분류자는 중간 레이어에 결합되었으며 역전파 중에 레이어 이전에 각도 기호를 제공했습니다.

11. 연구 방향에 미치는 영향:

AlexNet의 결과는 PC 비전 분야에 큰 변화를 가져왔습니다. 이는 과학자들이 다양한 그림 관련 과제에 대한 심오한 학습 능력을 조사하도록 유도하여 더욱 발전된 CNN 설계의 빠른 개선을 촉발했습니다.

GoogleNet이란 무엇입니까?

Inception v1이라고도 불리는 GoogleNet은 Google Brain 그룹, 특히 Christian Szegedy, Wei Liu 등이 만든 CNN 아키텍처입니다. 2014년에 출시되었으며 더욱 발전된 정밀도와 계산 생산성으로 ILSVRC를 수상했습니다. GoogleNet의 아키텍처는 22개의 레이어로 구성된 심층 설계로 설명되며 최초의 '매우 심층적인' CNN 중 하나입니다.

1. 건축

GoogleNet(Inception v1): 2014년에 발표된 GoogleNet은 CNN의 Inception 그룹에 필수적입니다. 22개의 레이어(인셉션 모듈)를 포함하는 심층적인 디자인으로 유명합니다. GoogleNet의 핵심 개발은 유사한 레이어 내에서 다양한 채널 크기의 동일한 컨볼루션을 고려하는 시작 모듈입니다. 이는 정밀도를 유지하면서 계산 복잡도를 줄여 GoogleNet을 AlexNet보다 더 효과적으로 만들었습니다.

2. 네트워크 깊이:

GoogleNet의 시작 모듈은 계산 비용을 늘리지 않고 본질적으로 더 심층적인 설계로 간주됩니다. 22개의 레이어를 갖춘 GoogleNet은 확장된 네트워크 심오함의 이점을 보여주는 주요 CNN 중 하나였으며 정확성과 성능이 더욱 발전되었습니다.

3. 계산 생산성:

GoogleNet의 시작 모듈은 계산 자산을 보다 생산적으로 사용하는 것으로 간주됩니다. 모든 시작 블록 내에서 동일한 컨볼루션을 활용함으로써 GoogleNet은 경계와 계산의 수를 줄여 지속적인 애플리케이션 및 자산 중심 장치 전달에 더 적합하게 만들었습니다.

4. 과적합:

GoogleNet의 심층적이지만 효과적인 설계는 본질적으로 과적합을 줄여서 보다 적당한 데이터 세트에서 더 나은 성능을 발휘하고 학습 상황을 이동시킬 수 있습니다.

5. 훈련:

GoogleNet의 교육에서는 ImageNet 데이터 세트 활용에 대해 추가로 자세히 설명하고 일반화를 업그레이드하기 위해 유사한 정보 증가 절차가 활용되었습니다. 그러나 GoogleNet은 더 깊은 아키텍처로 인해 훈련 ​​중에 AlexNet보다 더 많은 계산 자산이 필요했습니다.

개시 모듈의 개발을 통해 GoogleNet은 심오함과 계산 효율성 사이의 일종의 조화를 찾을 수 있었습니다. 모든 시작 블록 내부의 동일한 컨볼루션은 계산 수와 경계를 전체적으로 줄여 훈련을 더욱 달성 가능하고 효과적으로 만듭니다.

6. 결과:

GoogleNet은 ImageNet 2014 콘테스트에서 약 6.67%의 상위 5대 실수 속도를 달성하여 AlexNet의 프레젠테이션보다 뛰어난 성능을 보였습니다.

GoogleNet의 깊지만 능숙한 아키텍처는 계산 달성 가능성을 유지하면서 더 깊은 신경망의 기능을 보여주어 실제 애플리케이션에 더욱 매력적입니다.

7. 컨벌루션 레이어 설정:

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GoogleNet은 다양한 채널 크기의 수많은 동일한 컨벌루션 레이어로 구성된 시작 모듈에 대한 아이디어를 제시했습니다. 이 계획을 통해 GoogleNet은 다양한 규모의 하이라이트를 포착할 수 있으며 다양한 심의 수준에서 중요한 요소를 제거하는 조직의 역량을 모두 발휘할 수 있습니다.

8. 차원 감소:

관례적인 최대 풀링에도 불구하고 GoogleNet은 1x1 컨볼루션과 같은 차원 감소 방법을 활용합니다. 이러한 보다 적당한 컨볼루션은 계산상 덜 확대되며 기본 데이터를 보호하면서 요소 수를 줄이는 데 도움이 됩니다.

9. 모델 크기 및 복잡성:

GoogleNet의 원본 모듈은 근본적으로 더 많은 레이어와 경계를 갖춘 더욱 심오한 디자인을 구현합니다. 이러한 복잡성은 더욱 향상된 정확성을 제공하는 동시에 조직이 준비하고 조정하기 위해 더 많은 테스트를 수행하도록 만들 수 있습니다.

10. 보조 분류기의 활용:

GoogleNet은 보조 분류자를 시작 모듈 내에 통합하여 아이디어를 개선했습니다. 이러한 보조 분류기는 보다 심오한 레이어의 준비를 진행하고 각도 흐름을 업그레이드하여 보다 안정적이고 효과적인 준비를 추가합니다.

11. 연구 방향에 미치는 영향:

GoogleNet의 시작 모듈은 다양한 규모에서 효과적인 구성요소 추출 가능성을 제시했습니다. 이 아이디어는 결과 설계 계획에 영향을 미쳐 분석가가 정밀도를 유지하거나 더욱 발전시키면서 조직의 심오함과 계산 생산성을 높이는 데 집중할 수 있도록 지원했습니다.

결론

AlexNet과 GoogleNet은 모두 컴퓨터 비전 및 딥 러닝 분야에 지속적으로 영향을 미칩니다. AlexNet은 이미지 인식 작업을 위한 CNN의 기능을 보여주고 향후 진행을 위해 설정되었습니다. 그런 다음 GoogleNet은 원본 모듈에 대한 아이디어를 제시하여 보다 효과적이고 심층적인 CNN 구조를 준비했습니다.

AlexNet과 GoogleNet에는 특별한 자산이 있지만 딥 러닝 분야는 프레젠테이션 이후 근본적으로 발전했습니다. ResNet, DenseNet 및 EfficientNet과 같은 최신 설계는 정확성, 생산성 및 일반화의 한계를 더욱 뛰어 넘었습니다. 분석가들이 이러한 필수 모델을 개선하고 확장함에 따라 컴퓨터 비전의 운명은 훨씬 더 주목할만한 약속과 추가적인 흥미로운 전망을 갖게 됩니다.