CNN là gì – Đây là câu hỏi được rất nhiều người tìm kiếm hiện nay. Đây là một trong những thuật ngữ rất quen thuộc với những người theo ngành lập trình hoặc ngành nghề có liên quan đến công nghệ. Và nếu như bạn đang có ý định thử sức bản thân với lĩnh vực này thì đừng bỏ qua kiến thức mà honamphoto.com chia sẻ trong bài dưới sau đây.
Đang xem: Fully connected layer là gì
Định nghĩa CNN là gì?
CNN là tên viết tắt của từ Convolutional Neural Network (hay còn gọi là CNNs_mang nơ ron tích chập). Đây là một trong những mô hình Deep Learning vô cùng tiên tiến. CNN sẽ cho phép bạn xây dựng các hệ thống thông minh với độ chính xác vô cùng cao.
Hiện nay, CNN được ứng dụng rất nhiều trong những bài toán nhận dạng object trong ảnh.
Và kiến thức cụ thể về CNN đã được lý giải như sau:
Convolutional
Đây là một loại cửa sổ dạng trượt nằm trên một ma trận. Những convolutional layer sẽ có các parameter được học để điều chỉnh và lấy ra những thông tin chính xác nhất mà không cần phải chọn feature.
Convolution hay tích chập chính là nhân các phần tử trong ma trận. Sliding Window còn được gọi là kernel, filter hoặc feature detect và là loại ma trận có kích thước nhỏ.
CNN được ứng dụng vô cùng rộng rãi
Hướng dẫn cách lựa chọn tham số CNN
Để lựa chọn được tham số phù hợp nhất cho CNN thì bạn cần lưu ý đến các số lượng: filter size, pooling size, số convolution và việc train test.
Convolution layer: Nếu lớp này có số lượng nhiều thì chương trình chạy của bạn lại càng được cải thiện.
Xem thêm: Gai Sinh Dục Là Gì – Gai Sinh Dục Nữ Mọc Ở Đâu
Xem thêm: Intel Hd Graphics 520 Là Gì ? Đồ Họa Ra Sao?Acup Vga Intel Hd Graphics 520 Chơi Được Game Gì
Sử dụng các layer với số lượng lớn có thể dẫn đến tác động được giảm một cách đáng kể. Thường thì chỉ sau 3 đến 4 layer thôi là bạn sẽ đạt được kết quả như mong muốn. Filter size: Thông thường, các filter size đều có kích thước là 3×3 hoặc 5×5.
Pooling size: Với các hình ảnh thông thường thì bạn cần sử dụng kích thước 2×2. Tuy nhiên, nếu đầu vào có hình ảnh lớn hơn thì bạn nên sử dụng 4×4.
Train test: Cần thực hiện train test nhiều lần, như vậy thì mới cho ra được các parameter tốt nhất.
Thuật toán Convolutional neural network đem đến cho người dùng một mô hình chất lượng. Dù bản chất nó không phải là thuật toán quá đơn giản nhưng lại mang đến kết quả hài lòng. Mặc dù vậy, đây là thuật toán khá khó hiểu và cần trải qua tiếp xúc lâu dài thì người dùng mới có thể ứng dụng nó một cách chính xác nhất.
Bởi vì, rất khó để biết và hiểu rõ CNN nếu như bạn là người mới tiếp xúc. Chính vì vậy, muốn áp dụng hiệu quả CNN, bạn nên học hỏi và tìm tòi cũng như bổ sung nhiều kiến thức hơn cho bản thân. Hy vọng, với những chia sẻ trên của honamphoto.com, bạn đã hiểu rõ CNN là gì cũng như cấu trúc của mạng CNN.