浅い特徴と深い特徴の組み合わせの実用化例

ディープラーニングはコンピュータービジョンの分野で大きな成功を収めており、重要な進歩の 1 つは画像分類にディープ畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用することです。ただし、ディープ CNN は通常、大量のラベル付きデータとコンピューティング リソースを必要とします。計算リソースとラベル付きデータの需要を削減するために、研究者は、浅い特徴と深い特徴を融合して画像分類パフォーマンスを向上させる方法の研究を開始しました。この融合手法は、浅い特徴の高い計算効率と深い特徴の強力な表現能力を活用できます。この 2 つを組み合わせることで、高い分類精度を維持しながら、計算コストとデータのラベル付け要件を削減できます。この方法は、データ量が少ない場合やコンピューティング リソースが限られているアプリケーション シナリオでは特に重要です。浅い特徴と深い特徴の融合方法を徹底的に研究することで、画像分類アルゴリズムのパフォーマンスをさらに向上させ、コンピュータービジョン分野の研究と応用にさらなるブレークスルーをもたらすことができます。

一般的な方法は、カスケード CNN モデルを使用することです。最初の CNN モデルは浅い特徴を抽出するために使用され、2 番目の CNN モデルは深い特徴を抽出するために使用され、最後に出力が2 つのモデルのうちの 1 つは、分類結果の精度を向上させるために連結されます。

これは、カスケード CNN モデルを使用して手書きの数字を認識する例です。このモデルは MNIST データセットを使用します。これには 60,000 個のトレーニング画像と 10,000 個のテスト画像が含まれており、各画像サイズは 28×28 ピクセルです。

まず、モデルのアーキテクチャを定義します。特徴を抽出するために 2 つの CNN モデルを使用します。最初の CNN モデルには、浅い特徴を抽出するための 2 つの畳み込み層と最大プーリング層が含まれています。 2 番目の CNN モデルには、深い特徴を抽出するための 3 つの畳み込み層と最大プーリング層が含まれています。次に、2 つのモデルの出力を連結し、分類のために 2 つの完全に接続された層を追加します。このようなアーキテクチャでは、豊富な特徴を抽出し、より適切な分類タスクを実行できます。

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Concatenate

# Define shallow CNN model
shallow_input = Input(shape=(28, 28, 1))
shallow_conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(shallow_input)
shallow_pool1 = MaxPooling2D((2, 2))(shallow_conv1)
shallow_conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(shallow_pool1)
shallow_pool2 = MaxPooling2D((2, 2))(shallow_conv2)
shallow_flat = Flatten()(shallow_pool2)
shallow_output = Dense(128, activation='relu')(shallow_flat)

# Define deep CNN model
deep_input = Input(shape=(28, 28, 1))
deep_conv1 = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', padding='same')(deep_input)
deep_pool1 = MaxPooling2D((2, 2))(deep_conv1)
deep_conv2 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(deep_pool1)
deep_pool2 = MaxPooling2D((2, 2))(deep_conv2)
deep_conv3 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(deep_pool2)
deep_pool3 = MaxPooling2D((2, 2))(deep_conv3)
deep_flat = Flatten()(deep_pool3)
deep_output = Dense(256, activation='relu')(deep_flat)

# Concatenate shallow and deep models
concatenate = Concatenate()([shallow_output, deep_output])
output = Dense(10, activation='softmax')(concatenate)

# Define the model
model = tf.keras.Model(inputs=[shallow_input, deep_input], outputs=output)

モデルはコンパイルされ、トレーニングされます。 MNIST データセットはマルチクラス分類問題であるため、クロスエントロピー損失関数と Adam オプティマイザーを使用してモデルをコンパイルします。モデルは、各エポックに 128 のバッチを使用して、100 エポックのトレーニング セットでトレーニングされます。

# Compile the model
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Train the model
model.fit([x_train, x_train], y_train, batch_size=128, epochs=100, verbose=1, validation_data=([x_test, x_test], y_test))

最後に、テスト セットでモデルのパフォーマンスを評価します。この例では、カスケード CNN モデルのテスト精度は 99.2% で、これは単一の CNN モデルでトレーニングされたテスト精度よりも約 0.5% 高く、浅い特徴と深い特徴の融合により画像のパフォーマンスが実際に向上できることを示しています。分類。

つまり、浅い特徴と深い特徴の融合は、画像分類のパフォーマンスを向上させる効果的な方法です。この例では、カスケード CNN モデルを使用して手書き数字を認識する方法を示します。最初の CNN モデルは浅い特徴を抽出し、2 番目の CNN モデルは深い特徴を抽出し、分類のために 2 つのモデルの出力が連結されます。この方法は、他の多くの画像分類タスクでも広く使用されています。

以上が浅い特徴と深い特徴の組み合わせの実用化例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。