Q:
Làm thế nào để tổng hợp tối đa giúp AlexNet trở thành một công nghệ tuyệt vời để xử lý hình ảnh?
A:Trong AlexNet, một mạng nơ ron tích chập cải tiến, khái niệm gộp tối đa được chèn vào một mô hình phức tạp với nhiều lớp chập, một phần để giúp phù hợp và hợp lý hóa công việc mà mạng nơ ron thực hiện khi làm việc với hình ảnh với những gì các chuyên gia gọi một chiến lược downsampling phi tuyến tính.
AlexNet được coi là một CNN khá tuyệt vời, đã giành được ILSVRC năm 2012 (Thử thách nhận dạng hình ảnh quy mô lớn ImageNet), được coi là một sự kiện đầu nguồn cho học máy và tiến bộ mạng thần kinh (một số người gọi đó là Thế vận hội của máy tính ).
Trong khuôn khổ của mạng, nơi đào tạo được chia thành hai GPU, có năm lớp chập, ba lớp được kết nối đầy đủ và một số triển khai gộp tối đa.
Về cơ bản, việc gộp nhóm tối đa sẽ lấy nhóm đầu ra của các nhóm đầu ra từ một tập hợp các nơ-ron và áp dụng chúng cho các giá trị của lớp tiếp theo. Một cách khác để hiểu điều này là một cách tiếp cận gộp tối đa có thể hợp nhất và đơn giản hóa các giá trị nhằm phù hợp với mô hình phù hợp hơn.
Tổng hợp tối đa có thể giúp tính toán độ dốc. Người ta có thể nói rằng nó Giảm bớt gánh nặng tính toán, hoặc thu nhỏ lại quá mức cho phép - thông qua việc lấy mẫu xuống, tổng hợp tối đa tham gia vào cái được gọi là giảm kích thước.
Giảm kích thước liên quan đến vấn đề có một mô hình quá phức tạp, khó chạy qua mạng thần kinh. Hãy tưởng tượng một hình dạng phức tạp, với nhiều đường viền lởm chởm nhỏ, và mỗi một chút của dòng này được biểu thị bằng một điểm dữ liệu. Với việc giảm kích thước, các kỹ sư đang giúp chương trình máy học thu nhỏ lại ra hoặc lấy mẫu ít điểm dữ liệu hơn, để làm cho mô hình trở nên đơn giản hơn. Đó là lý do tại sao nếu bạn nhìn vào một lớp gộp tối đa và đầu ra của nó, đôi khi bạn có thể thấy một pixel đơn giản hơn tương ứng với chiến lược giảm kích thước.
AlexNet cũng sử dụng một chức năng gọi là đơn vị tuyến tính chỉnh lưu (ReLU) và gộp nhóm tối đa có thể bổ sung cho kỹ thuật này trong xử lý hình ảnh thông qua CNN.
Các chuyên gia và những người tham gia vào dự án đã đưa ra các mô hình hình ảnh, phương trình và các chi tiết khác để hiển thị bản dựng cụ thể của AlexNet, nhưng theo nghĩa chung, bạn có thể nghĩ về việc gộp chung tối đa như hợp nhất hoặc hợp nhất đầu ra của nhiều nơ-ron nhân tạo. Chiến lược này là một phần của bản dựng tổng thể của CNN, đã trở thành đồng nghĩa với tầm nhìn máy móc và phân loại hình ảnh tiên tiến.
