Thuật toán CNN là gì? Tìm hiểu Convolutional Neural Network từ a - z
Askany
globe

Vi

    BlogTrí tuệ nhân tạo

    Thuật toán CNN là gì? Tìm hiểu Convolutional Neural Network từ a - z

  • blog
    Chuyên gia IT Nguyễn Đạmblog
  • blog

    Thuật toán CNN là gì? CNN được biết đến là nền tảng của nhiều ứng dụng hiện đại, cung cấp khả năng phân tích hình ảnh một cách chính xác, chẳng hạn như nhận diện khuôn mặt hay thậm chí là phát hiện bệnh qua ảnh y khoa. Bài viết này, Askany sẽ cùng bạn tìm hiểu chi tiết từ a - z về mạng CNN bao gồm định nghĩa, các lớp cơ bản và cấu trúc của nó.

    Với sự phát triển đột phá của trí tuệ nhân tạo, không chỉ mạng CNN được ứng dụng rộng rãi mà các phần mềm chatbot AI cũng ngày càng được phổ biến hơn, điển hình là Preny. Preny có khả năng tích hợp vào các nền tảng bán hàng online, giúp tự động hoá các tác vụ như tư vấn, giới thiệu sản phẩm, thu thập thông tin khách hàng,.... thông qua các kịch bản chốt sale thông minh. Điều này mang đến cho doanh nghiệp lợi ích tối ưu trong việc cải thiện tỷ lệ chuyển đổi cũng như doanh thu đáng kể lên đến 50%. Trải nghiệm ngay Preny bằng cách tạo chatbot tại đây.

    Thuật toán CNN là gì?

    Thuật toán CNN (Convolutional Neural Network - Mạng nơ-ron tích chập) là một loại mô hình học sâu mạnh mẽ thuộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong xử lý hình ảnh. CNN nổi bật với khả năng xây dựng các hệ thống thông minh, độ chính xác cao bằng cách nhận diện và phân tích các đặc điểm quan trọng của hình ảnh.

    Thuật toán CNN
    Thuật toán CNN

    Thuật toán CNN thường được sử dụng để nhận diện khuôn mặt, phân loại đối tượng,.... Hiện những nền tảng nổi tiếng như Facebook và Google đã tích hợp CNN vào hệ thống nhằm mục đích cải thiện khả năng nhận diện hình ảnh trên các dịch vụ của họ.

    Các lớp cơ bản của mạng CNN

    Thuật toán CNN gồm 4 lớp cơ bản như sau:

    Convolutional layer

    Convolutional layer là lớp quan trọng nhất trong mạng CNN, đóng vai trò thực hiện các phép tính chính. Những yếu tố then chốt của lớp này bao gồm:

    • Filter map: Là các bộ lọc được áp dụng lên từng vùng của hình ảnh. Mỗi filter map là một ma trận 3 chiều chứa các tham số được thể hiện dưới dạng số.
    • Stride: Là bước dịch chuyển của filter map trên hình ảnh từ trái sang phải theo từng pixel và dựa trên giá trị đã xác định.
    • Padding: Là các giá trị 0 sẽ được thêm vào lớp input ở viền ảnh nhằm đảm bảo kích thước của ảnh không bị thay đổi.
    • Feature map: Là kết quả của quá trình tính toán sau mỗi lần filter map quét qua input, thể hiện toàn bộ các đặc trưng đã được trích xuất từ hình ảnh ban đầu.
    Convolutional layer
    Convolutional layer

    Relu layer

    Relu layer hay còn được gọi là hàm kích hoạt (activation function), đảm nhiệm vai trò mô phỏng hoạt động của các nơ-ron thần kinh bằng cách truyền tín hiệu qua axon. Relu layer được ứng dụng rộng rãi trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron nhằm giúp mô hình học nhanh và chính xác hơn.

    Pooling layer

    Pooling layer mang đến lợi thế giảm kích thước đầu vào khi dữ liệu quá lớn, được đặt giữa các lớp convolutional layer. Max pooling và average pooling là hai loại pooling layer phổ biến nhất. Trong đó:

    • Max pooling: Lấy giá trị lớn nhất trong vùng dữ liệu.
    • Average pooling: Tính giá trị trung bình.
    Pooling layer
    Pooling layer

    Fully connected layer

    Fully connected layer góp phần trích xuất kết quả sau khi hình ảnh đã được xử lý qua các lớp convolutional và pooling. Theo đó, khi mô hình đọc tất cả thông tin từ ảnh, lớp này sẽ tạo ra sự kết nối để sinh ra nhiều output hơn. Lúc này, lập trình viên sử dụng  fully connected layer nhằm tổng hợp và xử lý dữ liệu cuối cùng. Thêm nữa, nếu lớp này nhận dữ liệu về hình ảnh, nó có thể chuyển thành các mục phân loại để phân tích sâu hơn.

    Cấu trúc của mạng CNN

    Mạng CNN là tập hợp các lớp convolution xếp chồng lên nhau, kết hợp các hàm kích hoạt phi tuyến tính như relu để điều chỉnh trọng số trong các node. Khi dữ liệu đi qua các lớp này, trọng số sẽ được học và tạo ra những thông tin trừu tượng cho các lớp tiếp theo.

    Một đặc điểm ưu việt của thuật toán CNN là tính bất biến và tính kết hợp cục bộ. Cụ thể , pooling layer đảm bảo tính bất biến với các biến dạng như dịch chuyển, co giãn và quay, tạo cơ sở để CNN đưa ra kết quả chính xác hơn. Trong khi đó, tính kết hợp cục bộ thể hiện thông qua quá trình convolution từ các bộ lọc, giúp biểu diễn thông tin giữa các lớp hiệu quả hơn. Ngoài ra, pooling/ subsampling layer còn hỗ trợ lọc bớt các thông tin nhiễu, chỉ giữ lại các thông tin quan trọng.

    Trong quá trình huấn luyện, CNN có thể tự động học các giá trị từ dữ liệu tương tự như cách con người nhận diện vật thể. Dưới đây là cấu trúc gồm 3 phần chính của mạng CNN:

    • Local Receptive Field: Lọc những vùng ảnh có giá trị sử dụng cao nhất.
    • Shared Weights and Bias: Giảm thiểu lượng tham số, mỗi feature map nhận diện các đặc trưng khác nhau của ảnh.
    • Pooling Layer: Tối ưu hoá thông tin đầu ra nhờ loại bỏ các thông tin không cần thiết sau khi tính toán qua các lớp, giúp người dùng nhận kết quả phù hợp nhất với yêu cầu.

    Cách lựa chọn tham số cho mạng CNN

    Để lựa chọn tham số phù hợp cho mạng CNN, bạn cần lưu ý đến một số yếu tố quan trọng bao gồm số lượng convolution layer, kích thước filter, kích thước pooling và số lần train test. Cụ thể như sau:

    • Convolution layer: Số lượng lớp càng nhiều, mô hình sẽ càng được cải thiện. Hơn nữa, việc sử dụng nhiều lớp có thể giảm bớt sai lệch và đảm bảo mô hình hoạt động hiệu quả. Thông thường, chỉ cần từ 3 - 5 lớp là đã có thể đạt kết quả tốt.
    • Filter size: Kích thước filter phổ biến là 3x3 hoặc 5x5.
    • Pooling size: Với những hình ảnh thông thường, kích thước pooling nên sử dụng là 2x2. Nếu xử lý hình ảnh với kích thước lớn hơn, bạn hãy dùng kích thước 4x4.
    • Train test: Số lần train test càng được thực hiện nhiều thì càng dễ thu được các tham số tối ưu, giúp mô hình trở nên thông minh và hiệu quả hơn.
    Cách lựa chọn tham số cho mạng CNN
    Cách lựa chọn tham số cho mạng CNN

    Như vậy, bài viết đã giải thích chi tiết thuật toán CNN là gì cùng các thông tin quan trọng khác như các lớp cơ bản, cấu trúc của nó và các lựa chọn tham số phù hợp. Nếu bạn đang tìm kiếm giải pháp tối ưu hoạt động kinh doanh tương tự như mạng CNN, đừng bỏ qua cơ hội tích hợp chatbot Preny cho nền tảng bán hàng online nhé. Được phát triển dựa trên công nghệ AI cùng học máy tiên tiến, Preny có khả năng phản hồi yêu cầu của khách hàng một cách chính xác thông qua kịch bản đã lập trình sẵn, từ đó cải thiện tỷ lệ chốt sale lên đến 50% cho doanh nghiệp.