Tất tần tật thông tin quan trọng về Convolutional Neural Network mà bạn nên biết

Convolutional Neural Network (CNN) là một hệ thống thuật toán có nền tảng xây dựng cơ bản từ Deep Learning. Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển công nghệ nhận diện hình ảnh thông minh. Vậy cấu trúc mạng CNN là gì? Cách chọn tham số cho CNN như thế nào? Hãy để FPT Shop giúp bạn giải quyết những thắc mắc trên thông qua bài viết dưới đây.

Những khái niệm cơ bản cần biết về CNN

Convolutional Neural Network là gì?

Convolutional Neural Network là một loại mô hình mạng nơ-ron nhân tạo được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực thị giác máy tính và xử lý ảnh. CNN được thiết kế để nhận dạng và phân loại hình ảnh dựa trên cấu trúc của nó. 

Đặc điểm nổi bật của CNN là khả năng tự học các đặc trưng hierarchically từ dữ liệu hình ảnh thông qua việc sử dụng các tầng convolutional và pooling.

• Convolutional Layer: Tầng này sử dụng các bộ lọc (filters) để thực hiện phép tích chập trên ảnh đầu vào. Quá trình này giúp nắm bắt các đặc trưng cục bộ trong ảnh.
• Pooling Layer: Tầng này giúp giảm kích thước của đầu ra từ tầng convolutional bằng cách lấy giá trị lớn nhất (max pooling) hoặc giá trị trung bình (average pooling) từ một vùng cụ thể của đầu ra.
• Fully Connected Layer: Sau khi thông qua các tầng convolutional và pooling, đầu ra được lan truyền qua các tầng kết nối đầy đủ để thực hiện phân loại.

Convolutional là gì?

Convolutional là một phép toán toán học được sử dụng rộng rãi trong xử lý tín hiệu và thị giác máy tính. Trong công nghệ Convolutional Neural Network (CNN), phép toán convolution được áp dụng để trích xuất đặc trưng từ dữ liệu đầu vào. 

Phép toán convolution sẽ hình thành ma trận (hay filter/kernel) với một phần của ảnh đầu vào để tạo ra một Feature map. Công nghệ giúp nhận dạng các đặc trưng cục bộ như cạnh, góc hay texture trong ảnh.

Tầng convolutional trong CNN sử dụng phép toán này để áp dụng nhiều bộ lọc khác nhau lên ảnh đầu vào, tạo ra các Feature map tương ứng với từng loại đặc trưng. Qua đó, CNN có khả năng học và nhận diện các đặc trưng cấp cao từ dữ liệu hình ảnh.

Phép toán convolution cũng được sử dụng rộng rãi trong quá trình xử lý tín hiệu. Mục đích để nhận diện các đặc trưng quan trọng từ tín hiệu âm thanh, tín hiệu radar hay tín hiệu từ các thiết bị cảm biến.

Feature là gì?

Đây là một yếu tố quan trọng trong mạng Neural Convolutional (CNN) đề cập đến các đặc điểm cụ thể hoặc mẫu trong dữ liệu hình ảnh. Các Feature có thể là những phần tử nhỏ, gần như được xem như những mảng hai chiều nhỏ được trích xuất từ hình ảnh. Chúng được sử dụng để biểu diễn các đặc trưng cục bộ như cạnh, góc, texture hoặc các mẫu cụ thể không gian trong hình ảnh.

Trong quá trình triển khai, mạng CNN tự động học cách trích xuất các Feature từ dữ liệu hình ảnh. Các Feature này có thể được trích xuất thông qua tầng convolutional của mạng, trong đó các bộ lọc (filters) được áp dụng để tìm các Feature cụ thể trong từng phần của hình ảnh.

Việc khớp Feature với các đặc trưng chung trong hình ảnh cho phép mạng CNN nhận biết các đối tượng, biểu hiện hoặc phân loại các hình ảnh dựa trên các đặc trưng cụ thể này. Điều này giúp cho mạng CNN trở nên mạnh mẽ hơn trong việc nhận dạng và phân loại hình ảnh dựa trên các đặc trưng cục bộ.

Tìm hiểu chi tiết về cấu trúc mạng CNN

Cấu trúc mạng CNN (Convolutional Neural Network) thường được chia thành một số lớp cơ bản, bao gồm:

• Convolutional Layer: Lớp này sử dụng các bộ lọc (filters) để thực hiện phép tích chập trên ảnh đầu vào, tạo ra các Feature map chứa các đặc trưng cục bộ.
• Activation Function: Sau khi tính toán phép convolution, một activation function như ReLU (Rectified Linear Unit) thường được sử dụng để tạo tính phi tuyến cho mạng.
• Pooling Layer: Lớp này giúp giảm kích thước của Feature map từ lớp convolutional bằng cách lấy giá trị lớn nhất (max pooling) hoặc giá trị trung bình (average pooling) từ một vùng cụ thể của Feature map.
• Fully Connected Layer: Sau khi thông qua các lớp convolutional và pooling, đầu ra được lan truyền qua các lớp fully connected để thực hiện phân loại.
• Output Layer: Lớp cuối cùng chứa các neuron đại diện cho các lớp phân loại, thường sử dụng hàm softmax để tính xác suất phân loại.

Ngoài ra, một số kỹ thuật và khái niệm khác thường được áp dụng trong cấu trúc mạng CNN như dropout để ngăn chặn overfitting, batch normalization để ổn định quá trình học. Cách ứng dụng các kỹ thuật regularization để giảm thiểu overfitting.

Mạng CNN thường có nhiều lớp convolutional và pooling tùy thuộc vào độ phức tạp của mô hình, đặc tính của dữ liệu đầu vào. Thiết kế cấu trúc mạng CNN phụ thuộc vào bài toán cụ thể mà mô hình cần giải quyết và các đặc tính của dữ liệu.

Ý tưởng xây dựng Convolutional Neural Network

Mạng CNN sử dụng ba ý tưởng cơ bản sau đây để xử lý dữ liệu hình ảnh hiệu quả:

Trường tiếp nhận cục bộ (Local receptive field)

Trong mạng Neural Convolutional (CNN), trường tiếp nhận cục bộ (local receptive field) đề cập đến phạm vi không gian trên ảnh đầu vào mà mỗi neuron trong tầng convolutional kết nối đến. Mỗi neuron trong tầng convolutional chỉ kết nối với một phần nhỏ của ảnh đầu vào thay vì kết nối với toàn bộ ảnh. Đây chính là trường tiếp nhận cục bộ của neuron.

Khi áp dụng phép tích chập lên ảnh đầu vào, các neuron trong tầng convolutional chỉ xử lý thông tin từ một phần nhỏ của ảnh, đóng vai trò như một khu vực cục bộ. Qua đó, mỗi neuron có thể tập trung vào việc nhận diện các đặc trưng cục bộ. Chẳng hạn như cạnh, góc hoặc texture trong ảnh một cách hiệu quả.

Việc sử dụng trường tiếp nhận cục bộ giúp mạng CNN trở nên hiệu quả hơn trong việc nhận diện đặc trưng cục bộ và giảm độ phức tạp tính toán bằng cách xử lý một phần nhỏ của ảnh thay vì toàn bộ ảnh. Điều này giúp tăng tính hiệu quả của mạng và giảm độ phức tạp tính toán.

Trọng số chia sẻ (Shared weight and bias)

Trọng số chia sẻ (shared weights) được áp dụng cho các bộ lọc (filters) sử dụng trong tầng convolutional của mạng. Ý tưởng chính là các neuron trong cùng một tầng convolutional sử dụng cùng một bộ lọc để thực hiện phép tích chập trên đầu vào. Tương tự, trọng số chia sẻ cũng được áp dụng cho bias.

Khi một bộ lọc được áp dụng lên một vùng của ảnh đầu vào, cả tất cả các neuron trong tầng convolutional đều sử dụng cùng một bộ lọc để tính toán đầu ra. Điều này có nghĩa là không cần phải học một bộ lọc riêng biệt cho từng neuron mà chúng sẽ chia sẻ cùng một bộ lọc. Qua đó, số lượng trọng số cần học sẽ giảm đáng kể, giúp tiết kiệm bộ nhớ và tăng tính hiệu quả của mô hình.

Việc chia sẻ trọng số cũng giúp mô hình trở nên bất biến về mặt hình thức. Điều này nghĩa là nó có khả năng nhận diện các đặc trưng vật lý một cách không phụ thuộc vào vị trí hoặc góc độ của đối tượng trần trước ảnh.

Trọng số chia sẻ là một yếu tố then chốt giúp mạng Neural Convolutional trở thành một công cụ hiệu quả trong việc nhận diện và xác nhận đặc trưng từ dữ liệu hình ảnh.

Lớp tổng hợp (Pooling layer)

Lớp tổng hợp (Pooling layer) là một phần quan trọng của kiến trúc CNN. Nền tảng được sử dụng để giảm kích thước của Feature map (bản đồ đặc trưng) tạo ra từ tầng convolutional. 

Lớp tổng hợp thường được sử dụng sau mỗi tầng convolutional để giảm chiều dài yêu của dữ liệu, giảm độ phức tạp tính toán và tạo ra tính bất biến đối với sự thay đổi nhỏ trong dữ liệu đầu vào.

Có hai loại tổng hợp phổ biến được sử dụng trong CNN là:

• Max Pooling: Trong tầng tổng hợp theo phương thức này, giá trị lớn nhất trong một vùng cụ thể của Feature map được chọn để tạo ra Feature map mới với kích thước giảm xuống.
• Average Pooling: Trong tầng tổng hợp theo phương thức này, giá trị trung bình của một vùng cụ thể của Feature map được lấy để tạo ra Feature map mới.

Việc sử dụng lớp tổng hợp giúp giảm kích thước của dữ liệu một cách hiệu quả, giảm overfitting. Từ đó giải quyết vấn đề của độ chính xác không bị ảnh hưởng bởi sự dịch chuyển nhỏ trong dữ liệu đầu vào.

Hướng dẫn cách chọn tham số cho CNN

Khi chọn tham số cho mạng Neural Convolutional (CNN), người thực hiện nên xác định quy trình chung để điều chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Dưới đây là một số phương pháp thường được sử dụng:

• Kiến trúc mô hình: Lựa chọn kiến trúc mô hình phù hợp với bài toán cụ thể, bao gồm số lớp convolutional, số lớp tổng hợp, số lượng neuron trong các lớp fully connected, kích thước và bước nhảy của bộ lọc và các kỹ thuật như dropout và batch normalization.
• Tốc độ học (learning rate): Điều chỉnh tốc độ học cực kỳ quan trọng để đảm bảo rằng mô hình hội tụ đúng cách mà không bị quá fitting hoặc underfitting.
• Thuật toán tối ưu hóa: Sử dụng các thuật toán tối ưu hóa như Adam, SGD, RMSprop để điều chỉnh việc cập nhật trọng số trong quá trình huấn luyện.
• Kích thước batch: Lựa chọn kích thước batch phù hợp, đảm bảo cân bằng giữa việc cập nhật trọng số và tài nguyên tính toán.
• Hàm kích hoạt: Sử dụng hàm kích hoạt phù hợp như ReLU, Sigmoid, Tanh, hoặc Leaky ReLU để tối ưu hóa việc lan truyền ngược và đảm bảo tính phi tuyến của mô hình.
• Khởi tạo trọng số: Lựa chọn phương pháp khởi tạo trọng số ban đầu như Xavier, He, Glorot để đảm bảo việc huấn luyện hiệu quả.
• Kiểm tra và đánh giá: Sử dụng các kỹ thuật kiểm tra và đánh giá như cross-validation, early stopping để đảm bảo mô hình không bị overfitting và có khả năng tổng quát hóa tốt trên dữ liệu kiểm tra.

Tạm kết

Hy vọng bạn đọc đã hiểu rõ về Convolutional Neural Network thông qua những chia sẻ từ FPT Shop trong bài viết trên. Đồng thời, người dùng có thể cập nhật cách chọn tham số CNN phù hợp để phát triển dự án của mình.

Xem thêm:

• Fibonacci là gì? Tìm hiểu những ứng dụng thú vị của Fibonacci trong đầu tư chứng khoán
• Bitbucket là gì? Bật mí 5 tính năng thú vị trên Bitbucket có thể bạn chưa biết

Ngoài ra, FPT Shop còn cung cấp các mẫu máy tính xách tay, máy tính bảng và điện thoại thông minh chất lượng. Để lựa chọn những dòng máy giá tốt thì bạn có thể ghé ngay cửa hàng hoặc theo dõi trang chủ trực tuyến. 

• Điện thoại Vivo