Thuật toán CNN – Convolutional Neural Network là gì?

Trong thời đại công nghệ AI và Machine Learning phát triển vượt bậc, thuật toán CNN (Convolutional Neural Network) đã trở thành một công cụ hữu ích trong việc xử lý hình ảnh, video và nhận diện mẫu. Vậy thuật toán CNN là gì, hoạt động như thế nào? Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về vấn đề này.

1. Thuật toán CNN là gì?

Thuật toán CNN, hay Convolutional Neural Network (Mạng Nơ-ron Tích Chập). Đây là một loại mô hình học sâu rất mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là trong xử lý hình ảnh. CNN giúp xây dựng các hệ thống thông minh với độ chính xác cao, nhờ khả năng nhận diện và phân tích các đặc điểm quan trọng trong ảnh.

CNN hoạt động bằng cách xử lý dữ liệu hình ảnh thông qua các lớp tích chập, giúp trích xuất các đặc điểm nổi bật từ hình ảnh một cách hiệu quả. Ví dụ, thuật toán này thường được sử dụng để nhận diện khuôn mặt, phân loại đối tượng, và nhiều ứng dụng khác. Những nền tảng nổi tiếng như Facebook và Google cũng đã tích hợp CNN để cải thiện khả năng nhận diện hình ảnh trên các dịch vụ của họ.

Về mặt kỹ thuật, khi một hình ảnh được đưa vào hệ thống CNN, nó sẽ trải qua một loạt các bước. Đầu tiên, hình ảnh sẽ được xử lý qua các lớp tích chập với các bộ lọc để trích xuất các đặc điểm. Sau đó, dữ liệu sẽ đi qua các lớp kết nối đầy đủ và cuối cùng là lớp phân loại sử dụng hàm Softmax. Nó đưa ra xác suất cho các loại đối tượng khác nhau. Kết quả cuối cùng sẽ cho chúng ta biết khả năng thuộc về từng loại của đối tượng trong hình ảnh.

2. Các lớp cơ bản của thuật toán CNN

2.1 Convolutional layer

Convolutional là một loại cửa sổ dạng trượt nằm trên một ma trận. Các convolutional layer sẽ chứa các parameter có khả năng tự học, qua đó sẽ điều chỉnh và tìm ra cách lấy những thông tin chính xác nhất trong khi không cần chọn feature. Lúc này, convolution hay tích chập đóng vai trò là nhân các phần tử thuộc ma trận. Sliding Window, hay được gọi là kernel, filter hoặc feature detect, là loại ma trận có kích thước nhỏ.

Đây chính là lớp đóng vai trò mấu chốt của CNN, khi layer này đảm nhiệm việc thực hiện mọi tính toán. Stride, padding, filter map, feature map là những yếu tố quan trọng nhất của convolutional layer.

• Cơ chế của CNN là tạo ra các filter áp dụng vào từng vùng hình ảnh. Các filter map này được gọi là ma trận 3 chiều, bên trong chứa các parameter dưới dạng những con số.
• Stride là sự dịch chuyển filter map theo pixel dựa trên giá trị từ trái sang phải.
• Padding: Là các giá trị 0 được thêm cùng lớp input.
• Feature map: Sau mỗi lần quét, một quá trình tính toán sẽ được thực hiện. Feature map sẽ thể hiện kết quả sau mỗi lần filter map quét qua input.

2.2 Relu layer

Còn có tên gọi khác là activation function, đây là một hàm được kích hoạt trong neural network. Có tác dụng mô phỏng các neuron có tỷ lệ truyền xung qua axon. Trong activation function chúng còn có hàm nghĩa là: Relu, Tanh, Sigmoid, Maxout, Leaky,… Relu layer được ứng dụng phổ biến trong việc huấn luyện nơ-ron do sở hữu nhiều ưu điểm tiên tiến.

2.3 Pooling layer

Khi nhận phải đầu vào quá lớn, các lớp pooling layer sẽ được xếp giữa những lớp Convolutional layer nhằm mục đích giảm parameter. Pooling layer được chia thành 2 loại phổ biến là max pooling và average.

2.4 Fully connected layer

Khi 2 lớp convolutional layer và pooling layer nhận được ảnh truyền, lớp này sẽ có nhiệm vụ xuất kết quả. Khi ta nhận được kết quả là model đọc được thông tin ảnh, ta cần phải tạo sự liên kết để cho ra nhiều output hơn. Đây chính là lúc các lập trình viên sử dụng fully connected layer. Hơn nữa, nếu fully connected layer có dữ liệu về hình ảnh thì chúng sẽ chuyển thành mục chưa được phân chia chất lượng.

Các lớp cơ bản của mạng CNN

3. Cấu trúc của thuật toán CNN

Mạng CNN (Convolutional Neural Network) là một tập hợp các lớp Convolution được xếp chồng lên nhau. Kết hợp với các hàm kích hoạt phi tuyến tính như ReLU và tanh để điều chỉnh trọng số trong các node. Khi dữ liệu đi qua các lớp này, trọng số được học và tạo ra các thông tin trừu tượng hơn cho các lớp tiếp theo.

Một đặc điểm quan trọng của thuật toán CNN là tính bất biến và tính kết hợp cục bộ. Pooling layer đảm bảo tính bất biến với các biến dạng như dịch chuyển, co giãn và quay, giúp CNN đưa ra kết quả chính xác hơn.

Trong khi đó, tính kết hợp cục bộ giúp biểu diễn thông tin từ mức độ thấp đến cao, thông qua quá trình convolution từ các bộ lọc. Mỗi lớp tiếp theo sẽ nhận kết quả từ lớp convolution trước đó, giúp kết nối cục bộ giữa các lớp hiệu quả hơn. Ngoài ra, Pooling/Subsampling layer giúp lọc bớt những thông tin nhiễu, chỉ giữ lại những thông tin quan trọng.

Trong quá trình huấn luyện, CNN sẽ tự động học các giá trị từ dữ liệu, tương tự như cách con người nhận diện vật thể.

Cấu trúc cơ bản của CNN gồm ba phần chính:

• Local Receptive Field (trường cục bộ): phân tách và lọc dữ liệu cũng như thông tin ảnh, sau đó chọn ra các vùng ảnh có giá trị sử dụng cao nhất.
• Shared Weights and Bias (trọng số chia sẻ): có tác dụng giảm thiểu tối đa lượng tham số có tác dụng lớn. Trong mỗi convolution sẽ chứa nhiều feature map khác nhau, mỗi feature lại có khả năng giúp nhận diện một số feature trong ảnh.
• Pooling Layer (lớp tổng hợp): là lớp cuối cùng, với khả năng đơn giản hóa thông tin đầu ra. Khi đã hoàn tất tính toán và quét qua các lớp, pooling layer sẽ được tạo ra nhằm mục đích lược bớt các thông tin không cần thiết và tối ưu đầu ra. Điều này giúp người dùng nhận được kết quả ưng ý và đúng với yêu cầu hay mong muốn.

4. Hướng dẫn cách chọn tham số cho thuật toán CNN

Để chọn tham số phù hợp nhất cho CNN, bạn cần lưu ý đến một số yếu tố quan trọng. Bao gồm kích thước filter, kích thước pooling, số lượng convolution layer, và số lần train test.

• Convolution layer: Số lượng lớp càng lớn, mô hình của bạn sẽ càng được cải thiện. Việc sử dụng nhiều lớp có thể giảm bớt sai lệch và giúp mô hình hoạt động hiệu quả hơn. Thông thường, chỉ cần từ 3 đến 5 lớp là bạn có thể đạt được kết quả tốt.
• Filter size: Kích thước filter phổ biến thường là 3×3 hoặc 5×5.
• Pooling size: Với hình ảnh thông thường, bạn nên sử dụng kích thước 2×2. Nếu xử lý hình ảnh có kích thước lớn hơn, bạn hãy chuyển sang dùng kích thước 4×4.
• Train test: Càng thực hiện nhiều lần train test, bạn càng dễ thu được các tham số tối ưu. Nhờ đó giúp mô hình trở nên “thông minh” và hiệu quả hơn.

CNN (Convolutional Neural Network) là một bước tiến lớn trong công nghệ xử lý hình ảnh và video, đem lại nhiều ứng dụng thực tế trong đời sống. Từ y tế, giáo dục đến công nghệ xe tự lái, CNN giúp tối ưu hoá nhiều quy trình xử lý dữ liệu phức tạp. Nắm vững nguyên lý hoạt động của CNN sẽ giúp các nhà phát triển tận dụng được tiềm năng của công nghệ này trong tương lai. Cám ơn bạn đã dành thời gian xem qua bài viết này!

P.A Việt Nam cung cấp đa dạng các Plan Hosting WordPress đáp ứng yêu cầu của khách hàng
WordPress Hosting phổ thông
WordPress Hosting chất lượng cao
WordPress VIP

Tham khảo các bài viết liên quan đến wordpress hosting : https://kb.pavietnam.vn/category/phan-mem/open-source/wordpress

Tham khảo các ưu đãi: https://www.pavietnam.vn/vn/tin-khuyen-mai/