Convolutional Neural Network là gì? Tổng hợp những thông tin hữu ích

Convolutional Neural Network là gì? Những thông tin nào bạn cần nắm được về mạng CNN hiện nay? Cùng đọc bài viết này để bỏ túi kiến thức chất lượng được JobsGo chia sẻ nhé!

Convolutional Neural Network là gì?

convolutional neural network là gì
Convolutional Neural Network là gì?

Convolutional Neural Network là một thuật ngữ với nghĩa tiếng Việt là mạng nơ-ron tích chập, nó thường được viết tắt thành CNN và là một trong những mô hình Deep Learning tiên tiến, hiện đại nhất hiện nay. Nhờ có CNN mà chúng ta có thể dễ dàng hơn trong việc tạo dựng hệ thống mạng thông minh và có độ chính xác cao.

Convolutional Neural Network được sử dụng phổ biến và rộng rãi trong các bài nhận dạng đối tượng của hình ảnh. Rất nhiều các bạn học ngành điện tử viễn thông chọn luận văn Convolution Neural Network làm đề tài tốt nghiệp cho mình. Cùng tìm hiểu kỹ hơn về CNN với thông tin trong phần tiếp theo của bài viết này nhé!

Convolutional là gì?

Convolutional là một loại cửa sổ dạng trượt được đặt trên một ma trận. Những cửa sổ dạng trượt này sẽ có các Parameter để điều chỉnh chúng và nhờ đó có thể lấy được những thông tin một cách chính xác nhất mà không cần phải tiến hành chọn Feature.

Convolutional là một trong những phần tử quan trọng trong ma trận. Cửa sổ trượt còn được gọi là Filter, Kernel hoặc Feature Detect hoặc có thể gọi nó là một loại ma trận có kích thước nhỏ.

👉 Xem thêm: Giải đáp: CCNA là gì? Thông tin về chứng chỉ quản trị mạng

convolutional neural network là gì
Convolutional là gì?

Cấu trúc của mạng CNN là gì?

Mạng CNN được tạo nên từ nhiều lớp Convolutional chồng lên nhau, nó cũng sử dụng hàm nonlinear activation để kích hoạt trọng số trong node. Những lớp này khi đi qua hàm kích hoạt sẽ tạo ra những thông tin mang tính trừu tượng với những lớp tiếp theo.

Trong kiến trúc mạng CNN, nó có tính tích kết hợp và bất biến. Nếu bạn đưa cùng một đối tượng nhưng chiếu nó với nhiều góc độ khác nhau thì độ chính xác sẽ không còn cao do bị ảnh hưởng. 

Pooling Layer được dùng để giúp những tính chất của mạng CNN bất biến cho dù có thực hiện chuyển dịch, quay và co giãn. Thông qua Convolutional từ các Filter sẽ cho bạn thấy những cấu độ biểu diễn, thông tin từ mức thấp đến mức cao với độ trừu tượng bởi tính kết hợp cục bộ của mạng CNN.

Mạng CNN có các Layer được liên kết với nhau dựa trên cơ chế Convolutional. Bạn có được một kết nối cục bộ cực phù hợp là do các Layer sau là kết quả từ những Layer trước tạo nên và các nơron ở lớp say là kết quả từ Filter đặt lên cùng ảnh cục bộ của nơron phía trước.

convolutional neural network là gì
Cấu trúc của mạng CNN là gì?

Kiến trúc cơ bản của mạng Convolutional Neural Network gồm có 3 phần chính, cụ thể:

  • Trường cục bộ – Local receptive field: Đây là lớp với nhiệm vụ tách lọc dữ liệu, lựa chọn các vùng ảnh có giá trị sử dụng cao và tác thông tin ảnh.
  • Trọng số chia sẻ – Shared weights and bias: Đây là lớp giúp giảm tối đa lượng tham số. Trong mỗi tích chập sẽ có các Feature nmap khác nhau và chúng có khả năng giúp Detect một số Feature có trong ảnh.
  • Lớp tổng hợp – Pooling layer: Đây là lớp cuối cùng với tác dụng làm đơn giản cho các thông tin ở đầu ra. Hiểu bản chất về lớp này sẽ lọc bớt các thông tin không cần thiết trước khi hoàn tất tính toán và quét qua các lớp ở trên. Nhờ vậy mà kết quả đầu ra được như mong muốn của người dùng.

Convolutional neural network paper là kết quả của hình ảnh được hiển thị trên giấy sau khi đã qua xử lý với 3 phần chính như trên chia sẻ.

VGG16 là gì?

VGG16 là một mạng CNN tiêu biểu và nó được đề xuất bởi K.Simonyan và A.Zisserman của đại học Oxford. Các Model sau khi được tạo bởi mạng VGG16 sẽ cho độ chính xác lên đến 92.7% top-5 test trong dữ liệu ảnh mạng gồm 14 triệu hình ảnh khác nhau thuộc 1000 lớp.

👉 Xem thêm: An ninh mạng là gì? Học an ninh mạng ra làm gì?

Chỉ bạn cách chọn các tham số CNN

convolutional neural network là gì
Chỉ bạn cách chọn các tham số CNN

Để mạng CNN của bạn có được tham số phù hợp nhất, thì JobsGO sẽ chia sẻ đến bạn một số lưu ý đối với các số lượng của pooling size, filter size, số convolution và việc train test như sau:

  • Convolution layer: Chương trình chạy của bạn càng được cải thiện khi lớp này có số lượng lớn và nó khiến các tác động bị giảm đáng kể, chỉ cần từ 3 – 4 Layer là bạn đã cảm nhận được kết quả của hình ảnh khác và đảm bảo đúng với mong muốn của bạn.
  • Filter size: Thông dụng nhất có kích thước là 3×3 hoặc 5×5, bạn có thể chọn 1 trong 2 kích thước này để dùng.
  • Pooling size: Phổ biến nhất sử dụng ảnh kích thước 2×2, nhưng trong trường hợp đầu vào ảnh lớn thì bạn nên dùng kích thước 4×4.
  • Train test: Bạn cần thực hiện nó nhiều lần thì Parameter được tạo ra sẽ tốt nhất.

Như vậy, bài viết này đã giúp bạn hiểu Convolutional Neural Network là gì? Dù bản chất CNN là một thuật toán đơn giản nhưng nó tạo ra cho người dùng hình ảnh đạt mức độ hài lòng cao. Đừng quên truy cập vào Jobsgo.vn để đọc những bài blog chia sẻ hữu ích khác nhé.

👉 Xem thêm: Thông tin việc làm quản trị mạng mới nhất