CNN, hay mạng nơ-ron tích chập, là một thuật ngữ ngày càng trở nên phổ biến và đang thu hút sự chú ý lớn từ cộng đồng quan tâm đến lập trình và công nghệ. Đây không chỉ là một khái niệm mơ hồ đối với những người mới bắt đầu mà còn là một đề tài nóng hổi mà nhiều chuyên gia muốn tìm hiểu sâu hơn.
Nếu bạn đang theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực lập trình hoặc có mối liên quan chặt chẽ với ngành công nghiệp công nghệ, thì việc hiểu rõ về CNN là quan trọng và có thể mang lại nhiều cơ hội cho sự phát triển cá nhân và sự nghiệp của bạn. Blog dưới đây sẽ chia sẻ kiến thức cần thiết về CNN, giúp bạn nắm bắt được bản chất, ứng dụng và tiềm năng của nó trong thế giới công nghệ ngày nay. Đừng bỏ lỡ cơ hội để tự thử sức và mở rộng kiến thức của mình trong lĩnh vực này.
Định nghĩa CNN là gì?
Convolutional Neural Network (CNN) là viết tắt của thuật ngữ Convolutional Neural Network, hay được gọi là CNNs_mạng nơ-ron tích chập. Đây đặt là một trong những mô hình tiên tiến của Deep Learning, mang lại khả năng xây dựng hệ thống thông minh với độ chính xác đáng kể.
Hiện nay, CNN đang được ứng dụng rộng rãi trong các bài toán nhận dạng đối tượng trong ảnh, đặc biệt là trong lĩnh vực này, nó đã chứng tỏ được khả năng xuất sắc.
Và kiến thức cụ thể về CNN đã được lý giải như sau:
Convolutional
Đây là một loại cửa sổ dạng trượt đặt trên một ma trận, trong đó các convolutional layer được thiết kế để tự động học các tham số nhằm điều chỉnh và trích xuất thông tin quan trọng mà không cần sự can thiệp chủ động để chọn ra đặc trưng.
Quá trình tích chập, hay convolution, thực hiện việc nhân các phần tử trong ma trận. Sliding Window, còn được gọi là kernel, filter, hoặc feature detect, là một loại ma trận nhỏ được di chuyển qua ma trận đầu vào để thực hiện các phép tích chập và lọc ra các đặc trưng quan trọng.
Mạng CNN là gì?
Feature
Feature là một đặc điểm quan trọng trong việc xử lý hình ảnh bằng các mô hình Convolutional Neural Network (CNN). Trong quá trình này, CNN sẽ phân tích hình ảnh dựa trên từng mảnh nhỏ được gọi là Feature. Thay vì cố gắng ghép nối các hình ảnh để tạo thành một hình toàn bộ, CNN tập trung vào việc tìm kiếm và so sánh các Feature này với nhau.
Mỗi Feature có thể được coi là một hình ảnh mini, thường là các mảng hai chiều nhỏ. Chúng biểu diễn các đặc trưng cụ thể của hình ảnh và tương ứng với các khía cạnh khác nhau của đối tượng trong hình ảnh. Quan trọng hơn, CNN không chỉ quan tâm đến việc khớp chính xác từng điểm ảnh mà còn tập trung vào sự tương đồng tổng thể giữa các Feature khi tìm kiếm, tạo ra sự linh hoạt và hiệu quả hơn trong việc nhận diện đối tượng.
Các lớp cơ bản của mạng CNN là gì?
CNN bao gồm những phần lớp cơ bản là:
Convolutional layer
Đây là lớp quan trọng nhất của CNN, lớp này có nhiệm vụ thực hiện mọi tính toán. Những yếu tố quan trọng của một convolutional layer là: stride, padding, filter map, feature map.
- CNN sử dụng các filter để áp dụng vào vùng của hình ảnh. Những filter map này được gọi là ma trận 3 chiều, mà bên trong nó là các con số và chúng là parameter.
- Stride có nghĩa là khi bạn dịch chuyển filter map theo pixel dựa vào giá trị trừ trái sang phải. Và sự chuyển dịch này chính là Stride.
- Padding: Là các giá trị 0 được thêm vào với lớp input.
- Feature map: Nó thể hiện kết quả của mỗi lần filter map quét qua input. Sau mỗi lần quét sẽ xảy ra quá trình tính toán.
Relu Layer
Relu layer, hay còn được biết đến là hàm kích hoạt trong mạng neural, đóng vai trò quan trọng trong việc mô phỏng hành vi của các neuron trong mạng. Nó được gọi là activation function vì chức năng của nó giống như việc truyền xung qua axon của neuron.
Trong họ các activation function, có nhiều loại như Relu, Leaky, Tanh, Sigmoid, Maxout, v.v. Trong số này, hàm Relu đang trở nên rất phổ biến và được ưa chuộng trong nhiều ứng dụng hiện nay.
Việc sử dụng hàm Relu mang lại nhiều ưu điểm đặc biệt khi huấn luyện mạng neuron. Một trong những điểm lợi ích đáng chú ý là tăng tốc quá trình tính toán, giúp mạng neural hoạt động hiệu quả hơn.
Tuy nhiên, khi áp dụng hàm Relu, cần chú ý đến việc tinh chỉnh learning rate để đảm bảo sự học tốt nhất từ dữ liệu. Ngoài ra, cũng quan trọng là theo dõi dead unit, những neuron không hoạt động trong quá trình huấn luyện.
Trong quá trình sử dụng relu layer, nó thường được áp dụng sau khi filter map đã được tính toán và giúp thực hiện hàm relu trên các giá trị của filter map, tạo ra một biểu diễn phi tuyến tính và giúp mạng neural học được các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu.
Pooling layer
Khi đầu vào quá lớn, những lớp pooling layer sẽ được xếp vào giữa giữa những lớp Convolutional layer để làm giảm parameter.
Hiện nay, pooling layer có 2 loại chủ yếu là: max pooling và average.
Cấu trúc của CNN
Fully connected layer
Lớp này chịu trách nhiệm xuất kết quả sau khi lớp convolutional layer và pooling layer đã tiếp nhận ảnh đầu vào. Trong bước này, chúng ta thu được kết quả là mô hình đã học được thông tin từ ảnh và để liên kết chúng, cũng như để tạo ra nhiều đầu ra hơn, chúng ta áp dụng fully connected layer.
Ngoài ra, nếu fully connected layer nhận được dữ liệu hình ảnh, nó sẽ chuyển đổi nó thành một biểu diễn chưa được phân loại về chất lượng. Điều này tương tự như quá trình bầu cử, trong đó dữ liệu sẽ được đánh giá để bầu chọn ra ảnh có chất lượng cao nhất.
Cấu trúc của mạng CNN là gì?
Mạng CNN được hình thành từ một chuỗi các lớp Convolution được xếp chồng lên nhau, cùng với việc sử dụng các hàm kích hoạt phi tuyến như ReLU và tanh để kích thích trọng số trong mỗi nút. Sau khi đi qua các hàm này, các lớp trọng số trong mạng này có khả năng tạo ra thông tin trừu tượng cao hơn, đó sẽ được chuyển giao cho các lớp tiếp theo.
Trong kiến trúc CNN, tính bất biến và tích kết hợp là quan trọng. Nếu một đối tượng giống nhau được quan sát từ nhiều góc độ khác nhau, độ chính xác của mô hình có thể bị ảnh hưởng.
Để giải quyết vấn đề này, pooling layer được sử dụng để tạo ra tính bất biến đối với các biến đổi như di chuyển, xoay, và co giãn. Do đó, CNN đưa ra kết quả chính xác tương ứng với mỗi biến thể của đối tượng.
Cụ thể, pooling layer cung cấp tính bất biến đối với dịch chuyển, co giãn, và quay, trong khi tính kết hợp cục bộ cho phép hiển thị các cấp độ biểu diễn, từ thông tin thấp đến cao, thông qua quá trình tích chập từ các bộ lọc.
Mô hình CNN có các layer liên kết được với nhau dựa vào cơ chế convolution.
Những layer tiếp theo sẽ là kết quả từ những convolution từ layer trước đó, vì thế mà bạn sẽ có các kết nối cục bộ phù hợp nhất. Vậy, mỗi neuron ở lớp sinh ra tiếp theo từ kết quả filter sẽ áp đặt lên vùng ảnh cục bộ của một neuron có trước đó.
Trong khi huấn luyện mạng, CNN sẽ tự động học hỏi các giá trị thông qua lớp filter dựa vào cách thức mà người dùng thực hiện.
Trong đó, cấu trúc cơ bản của CNN thường bao gồm 3 phần chính là:
- Local receptive field (trường cục bộ): Lớp này có nhiệm vụ tách lọc dữ liệu, thông tin ảnh và lựa chọn các vùng ảnh có giá trị sử dụng cao nhất.
- Shared weights and bias (trọng số chia sẻ): Lớp này giúp làm giảm tối đa lượng tham số có tác dụng chính của yếu tố này trong mạng CNN. Trong mỗi convolution sẽ có các feature map khác nhau và mỗi feature lại có khả năng giúp detect một vài feature trong ảnh.
- Pooling layer (lớp tổng hợp): Pooling layer là lớp cuối cùng và có tác dụng làm đơn giản các thông tin đầu ra. Có nghĩa là, sau khi đã hoàn tất tính toán và quét qua các lớp thì đến pooling layer để lược bớt các thông tin không cần thiết. Từ đó, cho ra kết quả theo như ý mà người dùng mong muốn.
CNN được ứng dụng vô cùng rộng rãi
Hướng dẫn cách lựa chọn tham số CNN
Để lựa chọn được tham số phù hợp nhất cho CNN thì bạn cần lưu ý đến các số lượng: filter size, pooling size, số convolution và việc train test.
- Convolution layer: Nếu lớp này có số lượng nhiều thì chương trình chạy của bạn lại càng được cải thiện. Sử dụng các layer với số lượng lớn có thể dẫn đến tác động được giảm một cách đáng kể. Thường thì chỉ sau 3 đến 4 layer thôi là bạn sẽ đạt được kết quả như mong muốn.
- Filter size: Thông thường, các filter size đều có kích thước là 3×3 hoặc 5×5.
- Pooling size: Với các hình ảnh thông thường thì bạn cần sử dụng kích thước 2×2. Tuy nhiên, nếu đầu vào có hình ảnh lớn hơn thì bạn nên sử dụng 4×4.
- Train test: Cần thực hiện train test nhiều lần, như vậy thì mới cho ra được các parameter tốt nhất.
Thuật toán Convolutional Neural Network (CNN) mang lại cho người dùng một mô hình chất lượng, mặc dù không phải là một thuật toán quá đơn giản, nhưng lại mang lại kết quả đáng hài lòng. Tuy nhiên, để hiểu rõ và sử dụng nó một cách chính xác, người dùng cần trải qua quá trình tiếp xúc lâu dài với thuật toán này.
Với tính chất phức tạp, việc hiểu biết về CNN trở nên khó khăn đối với những người mới tiếp xúc. Do đó, để áp dụng CNN hiệu quả, việc học hỏi và nắm bắt kiến thức là rất quan trọng. Để sử dụng thuật toán này một cách chính xác, người dùng cần đầu tư thời gian và công sức vào việc nâng cao hiểu biết của mình.
Hy vọng rằng, thông qua những chia sẻ của blog, bạn sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về CNN, từ đó nắm bắt cấu trúc của mạng CNN và có khả năng ứng dụng nó một cách hiệu quả hơn.
