DenseNet

Що таке DenseNet?

Щільно зв'язані згорткові мережі (DenseNet) - це архітектура згорткової нейронної мережі (CNN) з прямим зв'язком, яка пов'язує кожен шар з кожним іншим шаром. Це дозволяє мережі ефективніше навчатися за рахунок повторного використання функцій, а отже, зменшити кількість параметрів і посилити градієнтний потік під час навчання. У 2016 році Гао Хуан та ін. представили цю архітектуру у своїй статті DenseNet "Щільно зв'язані згорткові мережі".

Архітектура DenseNet

Дизайн DenseNet ґрунтується на простому і базовому принципі: об'єднуючи карти характеристик усіх попередніх шарів, щільний блок дозволяє кожному шару отримати доступ до характеристик усіх попередніх рівнів. У класичних CNN кожен рівень має доступ лише до характеристик рівня, що знаходиться безпосередньо перед ним.

Архітектура DenseNet складається з перехідних шарів і щільних блоків. Кожен згортковий шар всередині щільного блоку пов'язаний з кожним іншим шаром всередині блоку. Це досягається шляхом з'єднання виходу кожного шару з входом наступного шару, створюючи "коротке" посилання. Перехідні шари мінімізують розмір карт об'єктів у щільних блоках, що дозволяє мережі ефективно зростати.

Класифікація зображень, розпізнавання об'єктів і семантична сегментація - це лише деякі з додатків комп'ютерного зору, де архітектура DenseNet демонструє найсучаснішу продуктивність завдяки своїй здатності ефективно використовувати повторне використання функцій і зменшувати кількість параметрів.

Переваги DenseNet

• Ефективність: Як зазначалося раніше, найсучаснішу продуктивність DenseNet можна спостерігати в ряді завдань комп'ютерного зору, включаючи класифікацію зображень, розпізнавання об'єктів і семантичну сегментацію.
• Особливості: DenseNet дозволяє кожному шару отримати доступ до характеристик усіх попередніх шарів, оптимізуючи потік градієнта під час навчання і дозволяючи мережі набувати знань більш ефективно.
• Перенастроювання: Дизайн DenseNet успішно вирішує проблему перенастроювання, зменшуючи кількість параметрів і дозволяючи повторне використання характеристик, підвищуючи здатність моделі до узагальнення невідомих даних.
• Зникаючі градієнти: Дизайн DenseNet пом'якшує проблему зникаючих градієнтів, дозволяючи градієнтам текти по всій мережі, що дозволяє навчати більш глибокі мережі.
• Надлишковість: Дизайн DenseNet успішно справляється з надлишковістю, пропонуючи повторне використання функцій і зменшуючи кількість параметрів, що підвищує здатність моделі узагальнювати невідомі дані.

Застосування DenseNet

DenseNet - це гнучка архітектура, застосовна до різноманітних застосувань комп'ютерного зору, включаючи класифікацію зображень, ідентифікацію об'єктів та семантичну сегментацію. Серед найбільш поширених застосувань DenseNet є

• НЛП: Використовується у перекладі, аналізі настроїв та генерації тексту.
• Генеративні моделі: Використовується як генератор у генеративних моделях, таких як генеративні змагальні мережі (GAN), для створення нових зображень.
• Виявлення об'єктів: розпізнавання об'єктів на фотографіях і фільмах, зокрема автомобілів, людей і будівель.
• Медичне зображення: виявлення та класифікація різних типів раку, пошкоджень та інших аномалій.
• Аудіо: реалізовано в програмах обробки аудіо, включаючи розпізнавання голосу, виробництво та синтез аудіо.
• Зображення: Класифікація фотографій за різними категоріями, такими як дика природа, об'єкти та налаштування.
• Семантична сегментація: Сегментація фотографій за окремими областями, такими як небо, будівлі або дороги.

Крім того, конструкція DenseNet легко адаптується до різних систем і різних цілей.