การรวมเข้าด้วยกันช่วยลดมิติของแผนที่คุณลักษณะได้อย่างไร
การรวมกลุ่มเป็นเทคนิคที่ใช้กันทั่วไปในเครือข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional (CNN) เพื่อลดมิติของแผนที่คุณลักษณะ เทคนิคนี้มีบทบาทสำคัญในการดึงคุณลักษณะที่สำคัญจากข้อมูลอินพุตและปรับปรุงประสิทธิภาพของเครือข่าย ในการอธิบายนี้ เราจะพิจารณารายละเอียดว่าการรวมกลุ่มช่วยลดมิติของแผนที่คุณลักษณะในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างไร โดยเฉพาะการเรียนรู้เชิงลึกด้วย Python, TensorFlow และ Keras
เพื่อให้เข้าใจแนวคิดของการรวมกัน ก่อนอื่นเรามาหารือกันถึงบทบาทของชั้นการบิดเบี้ยวใน CNN เลเยอร์แบบหมุนวนใช้ตัวกรองกับข้อมูลที่ป้อน ซึ่งส่งผลให้เกิดการแยกคุณสมบัติต่างๆ คุณลักษณะเหล่านี้หรือที่เรียกว่าแผนผังคุณลักษณะหรือแผนที่การเปิดใช้งาน แสดงถึงรูปแบบต่างๆ ที่มีอยู่ในข้อมูลอินพุต อย่างไรก็ตาม แผนที่คุณลักษณะเหล่านี้อาจมีขนาดใหญ่ โดยมีข้อมูลจำนวนมหาศาลซึ่งอาจไม่เกี่ยวข้องกับเลเยอร์ถัดไปของเครือข่ายทั้งหมด นี่คือจุดที่การรวมกลุ่มเข้ามามีบทบาท
การรวมเป็นเทคนิคที่ลดมิติของแผนที่คุณลักษณะโดยการสุ่มตัวอย่าง บรรลุสิ่งนี้ได้ด้วยการแบ่งแผนผังคุณลักษณะอินพุตออกเป็นชุดของขอบเขตที่ไม่ทับซ้อนกัน เรียกว่าขอบเขตการรวมหรือหน้าต่างการรวมกลุ่ม การดำเนินการรวมกลุ่มที่ใช้บ่อยที่สุดคือการรวมกลุ่มสูงสุด โดยที่ค่าสูงสุดภายในแต่ละขอบเขตการรวมจะถูกเลือกเป็นค่าตัวแทนสำหรับขอบเขตนั้น การดำเนินการพูลอื่น ๆ เช่น การรวมพูลเฉลี่ย มีอยู่แต่ไม่ค่อยมีการใช้บ่อยนัก
กระบวนการรวมกลุ่มจะช่วยลดมิติของแผนที่คุณลักษณะได้หลายวิธี ประการแรก จะลดขนาดเชิงพื้นที่ของแผนผังคุณลักษณะ ส่งผลให้การแสดงข้อมูลอินพุตมีขนาดเล็กลง การลดขนาดนี้มีประโยชน์เนื่องจากช่วยลดความซับซ้อนในการคำนวณของเครือข่าย ทำให้การฝึกอบรมและประเมินผลมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ การรวมกลุ่มยังช่วยในการแยกคุณลักษณะเด่นที่สุดจากข้อมูลอินพุตโดยคงค่าสูงสุดไว้ภายในแต่ละขอบเขตการรวมกลุ่ม ด้วยการเลือกค่าสูงสุด การดำเนินการรวมกลุ่มช่วยให้มั่นใจได้ว่าคุณลักษณะที่สำคัญที่สุดจะถูกรักษาไว้ ในขณะที่ละทิ้งข้อมูลที่เกี่ยวข้องน้อยกว่า
นอกจากนี้ การรวมตัวช่วยในการบรรลุความคงที่ของการแปล ซึ่งเป็นคุณสมบัติที่พึงประสงค์ในงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์หลายอย่าง ค่าคงที่การแปลหมายถึงความสามารถของแบบจำลองในการจดจำรูปแบบโดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งภายในข้อมูลอินพุต การรวมกลุ่มช่วยในการบรรลุเป้าหมายนี้โดยการลดขนาดแผนที่คุณลักษณะ ทำให้มีความไวต่อการแปลเล็กน้อยหรือการเปลี่ยนแปลงข้อมูลอินพุตน้อยลง ตัวอย่างเช่น หากมีคุณลักษณะเฉพาะในพื้นที่เฉพาะของภาพที่ป้อนเข้า การรวมกลุ่มสูงสุดจะเลือกค่าสูงสุดภายในขอบเขตนั้น โดยไม่คำนึงถึงตำแหน่งที่แน่นอน คุณสมบัตินี้ช่วยให้โมเดลมุ่งเน้นไปที่การมีอยู่ของคุณลักษณะมากกว่าตำแหน่งที่แน่นอน ทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นต่อการเปลี่ยนแปลงในข้อมูลอินพุต
เพื่อแสดงให้เห็นถึงผลกระทบของการรวมกลุ่มในการลดมิติของแผนที่คุณลักษณะ ให้พิจารณาตัวอย่าง สมมติว่าเรามีภาพที่นำเข้าขนาด 32x32x3 (กว้าง สูง และจำนวนช่อง) หลังจากใช้เลเยอร์แบบหมุนวน เราจะได้แผนผังคุณลักษณะขนาด 28x28x64 เมื่อใช้การรวมกลุ่มสูงสุดกับหน้าต่างการรวมกลุ่มขนาด 2×2 และระยะก้าวที่ 2 ผลลัพธ์ของแผนผังคุณลักษณะจะมีขนาด 14x14x64 ดังที่เราสังเกตได้ มิติเชิงพื้นที่จะลดลงครึ่งหนึ่งโดยยังคงจำนวนช่องสัญญาณเท่าเดิม
การรวมกลุ่มเป็นเทคนิคสำคัญใน CNN ที่ช่วยลดมิติของแผนที่คุณลักษณะ เทคนิคนี้ทำได้โดยการลดจำนวนแผนที่คุณลักษณะลง ส่งผลให้การแสดงข้อมูลอินพุตมีขนาดเล็กลง การรวมกลุ่มช่วยในการแยกคุณลักษณะที่โดดเด่น ปรับปรุงประสิทธิภาพการคำนวณ และบรรลุความคงที่ของการแปล โดยการเลือกค่าสูงสุดภายในแต่ละภูมิภาคการรวมกลุ่ม คุณลักษณะที่สำคัญที่สุดจะถูกเก็บรักษาไว้ในขณะที่ทิ้งข้อมูลที่เกี่ยวข้องน้อยกว่า
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ Convolutional Neural Networks (CNN):
- บทบาทของเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์ใน CNN คืออะไร?
- เราจะเตรียมข้อมูลสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง CNN อย่างไร
- จุดประสงค์ของ backpropagation ในการฝึกอบรม CNN คืออะไร?
- ขั้นตอนพื้นฐานที่เกี่ยวข้องในเครือข่ายประสาทเทียม (CNN) คืออะไร