معماری GoogleNet

معماری GoogleNet، اغلب با نام Inception v1 شناخته می شود و برنده مسابقه ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) در سال 2014 بود، استفاده از این معماری یک قدم مهم در تکامل شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) بود و نقاط کلیدی زیادی برای توضیح دادن دارد.   در دنیای یادگیری عمیق، GoogleNet نامی است که به دفعات شنیده می‌شود. این معماری که به خاطر ساختار پیچیده و عمیقش شناخته شده است، در بین متخصصان هوش مصنوعی به عنوان یک رویداد تعیین‌کننده قلمداد می‌شود.   معماری GoogleNet، که بیشتر با نام Inception v1 شناخته می‌شود، یک معماری شبکه عصبی کانولوشنی است که در سال 2014 تنظیم و برای اولین بار در مسابقات ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) عرضه شد.  

 پیش زمینه

• قبل از GoogleNet، مدل‌های CNN رایج از لایه‌های متوالی استفاده می‌کردند که نیاز به تعداد زیادی پارامتر داشت و عملاً ریسک افزایش overfitting را به همراه می‌آورد. GoogleNet با هدف کاهش پارامترها در حالی که همچنان بر دقت تأکید دارد، معرفی شد.

   

ساختار عمیق به معنای واقعی

• GoogleNet از 22 لایه با پارامترهای قابل یادگیری تشکیل شده است. در زمان توسعه، این تعداد لایه نشان‌دهنده گام بزرگی در جهت پیشرفت شبکه‌های عصبی بود. این شبکه از ماژول‌های Inception متعددی استفاده می‌کرد که هدف آنها افزایش عمق و عرض شبکه بدون افزایش چشمگیر تعداد پارامترها بود.

   

ماژول Inception: قلب تپنده GoogleNet

• کلید اصلی GoogleNet ماژول‌های Inception آن است. هر ماژول شامل ترکیبی از لایه‌های کانولوشنی با اندازه‌های فیلتر مختلف (1x1، 3x3 و 5x5) به همراه MaxPooling است. ایده این است که شبکه بتواند ویژگی‌ها را در ابعاد و مقیاس‌های گوناگون به‌طور همزمان فرا بگیرد و از این طریق قابلیت تمایز و تحلیل بهتری را به دست آورد.
• این ترکیب سبب می‌شود که شبکه به صورت همزمان ویژگی‌های موجود در مقیاس‌ها و ابعاد متفاوت را یاد بگیرد.

 

بهینه‌سازی تعداد پارامترها

• یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های طراحی شبکه‌های عمیق، افزایش تعداد پارامترها است. GoogleNet با به‌کارگیری ماژول‌های Inception طراحی شده تا با حداقل پارامترها حداکثر کارایی را داشته باشد. این موضوع باعث شد تا GoogleNet نسبت به رقبای خود در آن زمان با تعداد پارامترهای کمتری، دقت بالاتری داشته باشد.
• یکی از نوآوری‌های جالب توجه در GoogleNet استفاده از کانولوشن‌های 1x1 به عنوان وسیله‌ای برای کاهش ابعاد است که قبل از لایه‌های کانولوشنی بزرگ‌تر قرار دارد. این رویکرد نه تنها تعداد پارامترها را کاهش می‌دهد بلکه اجازه می‌دهد عمق شبکه بیشتر شود بدون اینکه به کارآیی آن آسیب برسد.

 

کاهش بیش از حد (Overfitting)

• به منظور جلوگیری از overfitting، معماری GoogleNet از تکنیک‌هایی مانند dropout و normalization بهره می‌برد. علاوه بر این، در طراحی این شبکه ابداع شده، لایه‌های Fully-Connected (FC) که معمولا دارای تعداد زیادی پارامتر هستند، در حد امکان حذف شدند.

 

 قابلیت انطباق پذیری

• علیرغم عمق زیاد، یکی از عمده ترین ویژگی‌های GoogleNet قابلیت انطباق پذیری بالای آن است. این معماری قابلیت به‌روزرسانی و تغییر بر اساس نیازها و داده‌های جدید را دارد.

 

تحقیقات و توسعه پس از آن

• موفقیت GoogleNet باعث شد که تیم‌های تحقیقاتی در سراسر جهان این ساختار را بیشتر مطالعه کرده و روی بهبود آن کار کنند. این منجر به توسعه نسخه‌های جدیدتر معماری Inception مانند Inception v2 و v3 و همچنین مدل‌های دیگر مانند Inception-ResNet شد.

نقش در پیشرفت‌های بعدی

• GoogleNet و نسخه‌های بعدی آن مانند Inception-ResNet، نقش بسیار مهمی در پیشرفت دقت مدل‌های تشخیص تصاویر دارند. میراث GoogleNet به عنوان یک پلت‌فرم برای آزمایش و پیاده‌سازی ایده‌های جدید باقی می‌ماند.

 

خلاصه و نتیجه‌گیری

GoogleNet به عنوان یک نقطه عطف در دید ماشین و یادگیری عمیق شناخته می‌شود، GoogleNet نه تنها در مسابقات ILSVRC سال 2014 به عنوان یک پیروز برجسته شناخته شد بلکه طراحی منحصربه‌فرد و کارایی بالای آن در تشخیص تصاویر باعث شد تا به سرعت به مدلی برای الهام‌گیری تبدیل گردد و پایه‌ای برای معماری‌های جدیدتر شود. با وجود پیشرفت‌هایی که پس از GoogleNet حاصل شده، این معماری همچنان به عنوان یک مرجع کلیدی در حوزه یادگیری عمیق باقی مانده است.    

سوالات تستی:

1. .GoogleNet در کدام مسابقه‌ به عنوان پیروز شناخته شد؟ الف) COCO ب) Pascal VOC ج) ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) د) CIFAR-10  
   2. چه عنصری در معماری GoogleNet به عنوان "قلب تپنده" شبکه توصیف می‌شود؟
   الف) لایه‌های Dropout ب) ماژول‌های Inception ج) لایه‌های Fully-Connected د) تکنیک‌های Normalization  
   3. کانولوشن‌های 1x1 در معماری GoogleNet چه کارکردی دارند؟
   الف) افزایش تعداد پارامترها ب) اجرای عملیات Pooling ج) کاهش ابعاد داده‌های ورودی د) فشرده‌سازی مدل نهایی  
   4. معماری GoogleNet چند لایه‌ با پارامترهای قابل یادگیری دارد؟
   الف) 12 لایه ب) 22 لایه ج) 34 لایه د) 42 لایه  
   5. کدام یک از گزینه‌ها نتیجه‌ی مستقیم استفاده از رویکرد GoogleNet در طراحی شبکه‌های کانولوشنی نبوده است؟
   الف) کاهش overfitting با استفاده از Dropout و Normalization ب) افزایش دقت تشخیص تصویر ج) افزایش بار محاسباتی بدون بهبود دقت د) قابلیت انطباق پذیری به داده‌های جدید و بهبود مداوم طراحی پاسخ‌های صحیح:
   1. ج) ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)
   2. ب) ماژول‌های Inception
   3. ج) کاهش ابعاد داده‌های ورودی
   4. ب) 22 لایه
   5. ج) افزایش بار محاسباتی بدون بهبود دقت