In den letzten Jahren hat Deep Learning den Bereich des maschinellen Sehens verändert und es Computern ermöglicht, visuelle Informationen auf ungewöhnlichem Niveau wahrzunehmen und herauszufinden. Convolutional Neural Networks (CNNs) hatten einen entscheidenden Einfluss auf diese Veränderung, wobei einige bahnbrechende Designs den Weg wiesen. Zwei der einflussreichsten CNN-Strukturen sind AlexNet und GoogleNet (InceptionNet). Die beiden Modelle haben insgesamt zum Fortschritt der Bildklassifizierungsaufgaben beigetragen, unterscheiden sich jedoch in ihren Strukturen und Designprinzipien. In diesem Artikel werden wir uns mit den entscheidenden Unterschieden zwischen AlexNet und GoogleNet befassen und deren Strukturen, Designentscheidungen und Ausführung untersuchen.

Hauptunterschiede zwischen AlexNet und GoogleNet

Was ist AlexNet?

AlexNet ist eine bemerkenswerte Convolutional Neural Network (CNN)-Architektur, die von Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever und Geoffrey Hinton entwickelt wurde. Es wurde 2012 eingeführt und erzielte entscheidende Fortschritte bei der ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC), indem es verschiedene Methoden im Wesentlichen besiegte. AlexNet war der wichtigste CNN, der die Machbarkeit von Deep Learning für Bildreihenfolgeaufgaben demonstrierte und damit einen entscheidenden Moment im Bereich der Computer Vision markierte.

1. Architektur

AlexNet wurde 2012 veröffentlicht und war ein führendes CNN, das die ImageNet Large Scope Visual Recognition Challenge (ILSVRC) mit kritischem Fehlerpotenzial gewann. Es besteht aus fünf Faltungsschichten, gefolgt von drei vollständig verbundenen Schichten. Der Einsatz von ReLU-Aktivierung (Redressed Direct Unit) und Nachbarschaftsreaktionsstandardisierung (LRN) trug zu seinem Wohlstand bei. AlexNet präsentierte außerdem die Idee, GPUs in die Vorbereitung einzubeziehen, was das Entwicklungserlebnis insgesamt beschleunigte.

2. Netzwerktiefe:

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Mit acht Schichten (fünf Faltungsschichten und drei vollständig assoziierten Schichten) galt AlexNet zum Zeitpunkt seiner Präsentation als tiefgründig. Allerdings ist es im Gegensatz zu aktuellen Designs im Allgemeinen oberflächlich und schränkt seine Fähigkeit ein, verblüffende Elemente und Beispiele in äußerst komplexen Datensätzen zu erfassen.

3. Rechenproduktivität:

Während AlexNets Präsentation der GPU-Vorbereitung die Lernerfahrung beschleunigte, war sie aufgrund der tieferen, vollständig verknüpften Schichten und der eingeschränkten Nutzung der Parallelisierung dennoch rechenintensiv.

4. Überanpassung:

Aufgrund seines mäßig flachen Designs und einer großen Anzahl von Grenzen neigte AlexNet eher zur Überanpassung, insbesondere bei bescheideneren Datensätzen. Anschließend wurden Strategien wie Dropout eingeführt, um dieses Problem zu mildern.

5. Ausbildung:

Um AlexNet zu trainieren, verwendeten die Entwickler den ImageNet-Datensatz, der mehr als 1.000.000 benannte Bilder aus 1.000 Klassifizierungen enthält. Als Verbesserungsberechnung verwendeten sie den stochastischen Winkelabfall (SGD) mit Energie. Während des Trainings wurden Methoden zur Informationserweiterung wie willkürliches Bearbeiten und Umdrehen angewendet, um die Größe des Trainingsdatensatzes zu vergrößern und die Generalisierung weiter zu entwickeln.

Das Trainingssystem wurde rechnerisch benötigt, und die Verwendung von GPUs durch AlexNet zur gleichmäßigen Handhabung erwies sich als entscheidend. Das Training von AlexNet auf einem Doppel-GPU-Framework dauerte etwa sieben Tage, was eine entscheidende Verbesserung im Vergleich zu herkömmlichen Trainingszeiten auf Computerprozessorbasis darstellte.

6. Ergebnisse:

Im ImageNet-Wettbewerb 2012 erreichte AlexNet eine bemerkenswerte Top-5-Fehlerrate von rund 15,3 % und schlug damit andere Methoden mit deutlichem Vorsprung.

Das Ergebnis von AlexNet löste eine Welle des Interesses an Deep Learning und CNNs aus und führte zu einer Verschiebung der Konzentration des Computer-Vision-Bereichs hin zu komplizierteren und tieferen neuronalen Netzen.

7. Aufbau der Faltungsschicht:

Die Faltungsschichten in AlexNet sind in einer grundlegenden Abfolge organisiert, mit periodischen Max-Pooling-Schichten für das Downsampling. Dieses klare Engineering war zu diesem Zeitpunkt bedeutsam, schränkte jedoch die Fähigkeit des Unternehmens ein, komplexe fortschrittliche Elemente zu erfassen.

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8. Dimensionsabnahme:

AlexNet umfasst Max-Pooling-Ebenen für das Downsampling, wodurch die räumlichen Komponenten der Elementkarten verringert werden. Dies trägt dazu bei, den Rechenaufwand zu verringern und eine Überanpassung zu kontrollieren.

9. Modellgröße und -komplexität:

Während AlexNet zu diesem Zeitpunkt als tiefgreifend angesehen wurde, ist es im Gegensatz zu späteren Designs etwas bescheidener und weniger kompliziert. Diese Geradlinigkeit machte es offensichtlicher und praktischer.

10. Verwendung von Hilfsklassifikatoren:

Um das Problem der Verdampfungswinkel während der Vorbereitung zu lösen, stellte AlexNet die Idee von Hilfsklassifikatoren vor. Diese zusätzlichen Klassifikatoren wurden mit moderaten Schichten verbunden und gaben während der Rückausbreitung Winkelzeichen an die vorherigen Schichten.

11. Auswirkungen auf die Forschungsrichtung:

Das Ergebnis von AlexNet bedeutete eine große Veränderung im Bereich der PC-Vision. Es regte Wissenschaftler dazu an, die Fähigkeit des tiefgreifenden Lernens für verschiedene bildbezogene Aufgaben zu untersuchen, was zu einer schnellen Verbesserung weiterentwickelter CNN-Designs führte.

Was ist GoogleNet?

GoogleNet, auch Inception v1 genannt, ist eine CNN-Architektur, die von der Google Brain-Gruppe, insbesondere von Christian Szegedy, Wei Liu und anderen, entwickelt wurde. Es wurde 2014 eingeführt und gewann den ILSVRC mit weiterentwickelter Präzision und Rechenleistung. Die Architektur von GoogleNet wird durch sein tiefes Design beschrieben, das 22 Schichten umfasst und es zu einem der ersten „außergewöhnlich tiefen“ CNNs macht.

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1. Architektur

GoogleNet (Inception v1): GoogleNet wurde 2014 vorgestellt und ist für die Inception-Gruppe der CNNs von wesentlicher Bedeutung. Es ist bekannt für sein tiefes Design mit 22 Schichten (Anfangsmodulen). Die entscheidende Entwicklung von GoogleNet ist das Inception-Modul, das gleiche Windungen unterschiedlicher Kanalgrößen innerhalb einer ähnlichen Schicht berücksichtigt. Dadurch wurde der Rechenaufwand verringert und gleichzeitig die Präzision beibehalten, sodass GoogleNet effektiver ist als AlexNet.

2. Netzwerktiefe:

Die Anfangsmodule von GoogleNet gelten als wesentlich tiefergehendes Design ohne höheren Rechenaufwand. Mit 22 Schichten war GoogleNet eines der wichtigsten CNNs, das die Vorteile einer erweiterten Netzwerktiefe demonstrierte und zu einer weiterentwickelten Genauigkeit und Leistungsfähigkeit führte.

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3. Rechenproduktivität:

Die Inception-Module in GoogleNet gelten als produktivere Nutzung von Rechenressourcen. Durch die Verwendung gleicher Faltungen in jedem Anfangsblock hat GoogleNet die Anzahl der Grenzen und Berechnungen verringert und es so für kontinuierliche Anwendungen und die Übertragung auf Asset-gesteuerten Geräten zugänglicher gemacht.

4. Überanpassung:

Das tiefgründige, aber effektive Design von GoogleNet verringerte die Überanpassung erheblich und ermöglichte eine bessere Leistung bei kleineren Datensätzen und dynamischen Lernsituationen.

5. Ausbildung:

Die Schulung von GoogleNet befasst sich außerdem ausführlich mit der Verwendung des ImageNet-Datensatzes, und vergleichbare Verfahren zur Informationserweiterung wurden zur Verbesserung der Generalisierung eingesetzt. Wie dem auch sei, aufgrund seiner tieferen Architektur benötigte GoogleNet während des Trainings mehr Rechenressourcen als AlexNet.

Die Entwicklung von Inception-Modulen ermöglichte es GoogleNet, eine Art Harmonie zwischen Tiefgründigkeit und Recheneffektivität zu finden. Durch die gleichmäßigen Windungen innerhalb jedes Anfangsblocks verringerte sich insgesamt die Anzahl der Berechnungen und Grenzen, wodurch das Training leichter durchführbar und effektiver wurde.

6. Ergebnisse:

GoogleNet erreichte im ImageNet 2014-Wettbewerb eine großartige Top-5-Fehlerrate von rund 6,67 % und übertraf damit die Präsentation von AlexNet.

Die tiefe, aber leistungsstarke Architektur von GoogleNet zeigte die Leistungsfähigkeit tieferer neuronaler Netze und hielt gleichzeitig mit der Rechenleistung Schritt, was es für echte Anwendungen interessanter machte.

7. Aufbau der Faltungsschicht:

GoogleNet präsentierte die Idee, Module zu starten, die aus zahlreichen gleichen Faltungsschichten unterschiedlicher Kanalgrößen bestehen. Dieser Plan ermöglicht es GoogleNet, Highlights in unterschiedlichen Maßstäben zu erfassen und arbeitet insgesamt an der Fähigkeit des Unternehmens, wichtige Elemente aus unterschiedlichen Überlegungsstufen zu entfernen.

8. Dimensionsabnahme:

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Im Gegensatz zum herkömmlichen Max-Pooling verwendet GoogleNet Methoden zur Dimensionsreduzierung wie 1x1-Faltungen. Diese bescheideneren Faltungen sind rechnerisch weniger eskaliert und tragen dazu bei, die Anzahl der Elemente zu verringern und gleichzeitig grundlegende Daten zu schützen.

9. Modellgröße und -komplexität:

Die Ursprungsmodule von GoogleNet sorgen für ein tiefgründigeres Design mit wesentlich mehr Ebenen und Grenzen. Diese Komplexität bietet zwar eine verbesserte Präzision, kann aber auch dazu führen, dass das Unternehmen mehr Prüfungen bei der Vorbereitung und Kalibrierung durchführen muss.

10. Verwendung von Hilfsklassifikatoren:

GoogleNet hat die Idee der Hilfsklassifikatoren verfeinert, indem es sie in die Initiierungsmodule integriert hat. Diese Hilfsklassifizierer verbessern die Vorbereitung tieferer Schichten und verbessern den Winkelstrom, was zu einer gleichmäßigeren und effektiveren Vorbereitung beiträgt.

11. Auswirkungen auf die Forschungsrichtung:

Die Anfangsmodule von GoogleNet boten die Möglichkeit einer effektiven Komponentenextraktion in verschiedenen Maßstäben. Diese Idee wirkte sich auf die Planung der daraus resultierenden Designs aus und ermöglichte es den Analysten, sich auf die Weiterentwicklung der Unternehmenstiefe und der Rechenleistung zu konzentrieren und gleichzeitig mit der Präzision Schritt zu halten oder diese weiterzuentwickeln.

Abschluss

Sowohl AlexNet als auch GoogleNet beeinflussen nachhaltig den Bereich Computer Vision und Deep Learning. AlexNet demonstrierte die Leistungsfähigkeit von CNNs für Bilderkennungsaufgaben und bereitete sich auf zukünftige Weiterentwicklungen vor. Andererseits stellte GoogleNet die Idee von Ursprungsmodulen vor und bereitete sie auf effektivere und tiefere CNN-Strukturen vor.

Während AlexNet und GoogleNet ihre besonderen Vorzüge haben, hat sich der Bereich Deep Learning seit ihren Präsentationen grundlegend weiterentwickelt. Aktuelle Designs wie ResNet, DenseNet und EfficientNet haben zusätzlich die Grenzen der Genauigkeit, Produktivität und Verallgemeinerung verschoben. Während Analysten diese wichtigen Modelle immer weiter verbessern und erweitern, birgt die Zukunft der Computer Vision noch größeres Engagement und weitere interessante Perspektiven.