Deep Neural Network ได้ปฏิวัติวงการการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ ทำให้งานต่างๆ ก้าวหน้าอย่างน่าทึ่ง เช่น การจำแนกภาพ การตรวจจับวัตถุ และการแบ่งส่วนภาพ อย่างไรก็ตาม แม้จะมีประสิทธิภาพที่น่าประทับใจ คอมพิวเตอร์วิทัศน์พื้นฐานที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกก็ไม่ได้ไร้ข้อจำกัด ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจข้อจำกัดที่สำคัญบางประการที่นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานพบเมื่อใช้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกกับงานการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์
1. ความพร้อมใช้งานและคุณภาพของข้อมูล: โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกต้องการข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากเพื่อเรียนรู้การนำเสนอที่มีความหมาย การได้รับข้อมูลที่มีป้ายกำกับคุณภาพสูงอาจเป็นเรื่องที่ท้าทายและใช้เวลานาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโดเมนเฉพาะทางหรือเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นไม่บ่อยนัก ความพร้อมใช้งานของข้อมูลที่จำกัดอาจนำไปสู่การติดตั้งมากเกินไป โดยที่โมเดลไม่สามารถสรุปข้อมูลทั่วไปกับข้อมูลที่มองไม่เห็นได้ดี
2. ข้อกำหนดการคำนวณ: การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเชิงลึกนั้นมีความเข้มข้นในการคำนวณ โดยต้องใช้ฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังและทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก กระบวนการฝึกอบรมมักเกี่ยวข้องกับการวนซ้ำนับพันหรือหลายล้านครั้ง ทำให้ใช้เวลานานและมีค่าใช้จ่ายสูง นอกจากนี้ การปรับใช้เครือข่าย deep neural บนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด เช่น โทรศัพท์มือถือหรือระบบฝังตัว อาจเป็นเรื่องที่ท้าทายเนื่องจากมีความต้องการในการคำนวณสูง
3. การตีความและการอธิบาย: Deep Neural Networks มักถูกเรียกว่ากล่องดำ เนื่องจากกระบวนการตัดสินใจอาจตีความได้ยาก การทำความเข้าใจว่าเหตุใดแบบจำลองจึงคาดการณ์หรือระบุปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจนั้นไม่ได้ตรงไปตรงมา การขาดความสามารถในการตีความนี้อาจเป็นปัญหา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการใช้งานที่สำคัญ เช่น การดูแลสุขภาพหรือการขับขี่แบบอัตโนมัติ ซึ่งความไว้วางใจและความรับผิดชอบเป็นสิ่งสำคัญ
4. ความแข็งแกร่งต่อการโจมตีของฝ่ายตรงข้าม: โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกนั้นไวต่อการโจมตีของฝ่ายตรงข้าม ซึ่งการก่อกวนที่สร้างขึ้นอย่างระมัดระวังต่อข้อมูลอินพุตสามารถนำไปสู่การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้อง การโจมตีเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ของโมเดล โดยเน้นถึงความอ่อนไหวต่อการเปลี่ยนแปลงอินพุตเล็กน้อย ความทนทานต่อการโจมตีของฝ่ายตรงข้ามเป็นงานวิจัยที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของโครงข่ายประสาทเชิงลึก
5. ลักษณะทั่วไปที่จำกัด: โครงข่ายประสาทเชิงลึกที่ได้รับการฝึกบนชุดข้อมูลหนึ่งอาจไม่สามารถสรุปได้ดีกับชุดข้อมูลที่แตกต่างกันหรือสถานการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง โมเดลที่ได้รับการฝึกบนโดเมนหรือชุดข้อมูลเฉพาะอาจทำงานไม่ถูกต้องกับข้อมูลที่มองไม่เห็นเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงโดเมนหรือความแตกต่างในการแจกแจง เทคนิคการเรียนรู้แบบถ่ายโอนและการปรับตัวโดเมนสามารถช่วยลดข้อจำกัดนี้ได้ แต่ก็ไม่เพียงพอเสมอไปในการบรรลุประสิทธิภาพสูงสุด
6. อคติของข้อมูลและความเป็นธรรม: โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกสามารถขยายอคติที่มีอยู่ในข้อมูลการฝึกโดยไม่ได้ตั้งใจ หากข้อมูลการฝึกอบรมมีความเอนเอียง โมเดลอาจเรียนรู้รูปแบบการเลือกปฏิบัติและแสดงพฤติกรรมที่มีอคติ การรับรองความเป็นธรรมและการบรรเทาอคติในโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกถือเป็นความท้าทายอย่างต่อเนื่อง โดยต้องมีการพิจารณาอย่างรอบคอบและประมวลผลข้อมูลการฝึกอบรมล่วงหน้า
7. ความเข้าใจในบริบทที่จำกัด: โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกเก่งในการจดจำรูปแบบภายในแต่ละภาพ แต่มักจะมีปัญหาในการทำความเข้าใจบริบทหรือการให้เหตุผลเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างวัตถุ สำหรับงานที่ต้องใช้เหตุผลระดับสูงหรือทำความเข้าใจฉากที่ซับซ้อน โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกอาจขาดตลาดและให้ผลลัพธ์ที่ไม่เหมาะสม
8. ความทนทานจำกัดต่อความแปรปรวน: โครงข่ายประสาทเทียมระดับลึกอาจมีความไวต่อการเปลี่ยนแปลงของสภาพแสง การเปลี่ยนแปลงมุมมอง การบดบัง หรือความแปรปรวนของภาพในรูปแบบอื่นๆ แม้ว่าเทคนิคต่างๆ เช่น การเพิ่มข้อมูลสามารถช่วยปรับปรุงความทนทานได้ในระดับหนึ่ง แต่ประสิทธิภาพของแบบจำลองอาจลดลงอย่างมากเมื่อต้องเผชิญกับความแปรผันที่ไม่ได้แสดงอย่างดีในข้อมูลการฝึก
สิ่งสำคัญคือต้องสังเกตว่าข้อจำกัดเหล่านี้ไม่ได้ทำให้โครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกไร้ประโยชน์ในงานการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ นักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานยังคงจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ผ่านการวิจัยอย่างต่อเนื่องและการพัฒนาเทคนิคใหม่ๆ ด้วยการทำความเข้าใจและลดข้อจำกัดเหล่านี้ เราสามารถเพิ่มขีดความสามารถของโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกในแอปพลิเคชันการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- เราจะใช้เลเยอร์การฝังเพื่อกำหนดแกนที่เหมาะสมสำหรับการแสดงคำเป็นเวกเตอร์ได้อย่างไร
- จุดประสงค์ของการรวมสูงสุดใน CNN คืออะไร?
- กระบวนการแยกคุณสมบัติในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) นำไปใช้กับการจดจำภาพอย่างไร
- จำเป็นต้องใช้ฟังก์ชันการเรียนรู้แบบอะซิงโครนัสสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทำงานใน TensorFlow.js หรือไม่
- พารามิเตอร์จำนวนคำสูงสุด TensorFlow Keras Tokenizer API คืออะไร
- TensorFlow Keras Tokenizer API สามารถใช้ค้นหาคำที่ใช้บ่อยที่สุดได้หรือไม่
- โทโค่คืออะไร?
- อะไรคือความสัมพันธ์ระหว่างยุคต่างๆ ในโมเดล Machine Learning และความแม่นยำของการคาดการณ์จากการรันโมเดล
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow สร้างชุดข้อมูลการฝึกอบรมแบบเสริมตามข้อมูลกราฟธรรมชาติหรือไม่
- Pack Neighbors API ใน Neural Structured Learning ของ TensorFlow คืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals