AlexNet

نویسنده: تیم تحریریه
تاریخ انتشار: 12 دی 1402

  الگوریتم AlexNet یک مدل شبکه عصبی عمیق Convolutional Neural Network (CNN) است که برای تشخیص الگوها و اشیاء در تصاویر طراحی شده است. این مدل در مسابقات ImageNet سال 2012 با موفقیت بالایی برنده شد و از آن زمان به‌عنوان یکی از مدل‌های کانولوشنال پرکاربرد استفاده می‌شود. معماری AlexNet شامل 8 لایه پیش‌پردازش، 5 لایه کانولوشنال، 3 لایه تمام متصل و یک لایه خروجی است. در ابتدا، تصاویر ورودی با اندازه 227x227 به مدل داده می‌شوند. سپس، از لایه‌های کانولوشنال برای استخراج ویژگی‌های تصویر و استفاده از لایه‌های تمام متصل برای دسته‌بندی تصاویر استفاده می‌شود.

import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense from tensorflow.keras.models import Sequential

# Creating the AlexNet model model = Sequential()

# First convolutional layer model.add(Conv2D(96, (11, 11), strides=(4, 4), activation='relu', input_shape=(227, 227, 3))) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2)))

# Second convolutional layer model.add(Conv2D(256, (5, 5), padding='same', activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2)))

# Third convolutional layer model.add(Conv2D(384, (3, 3), padding='same', activation='relu'))

# Fourth convolutional layer model.add(Conv2D(384, (3, 3), padding='same', activation='relu'))

# Fifth convolutional layer model.add(Conv2D(256, (3, 3), padding='same', activation='relu')) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(3, 3), strides=(2, 2)))

# Flattening the layers model.add(Flatten())

# Fully connected layers model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dense(4096, activation='relu')) model.add(Dense(1000, activation='softmax')) # Output layer

# Compiling the model model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Training the model model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(X_val, y_val))

در کد ارائه شده، از کتابخانه TensorFlow و ابزارهای مرتبط با آن برای ایجاد مدل AlexNet استفاده شده است. لایه‌های مختلف شبکه شامل لایه‌های کانولوشنال، لایه‌های حداکثر گیری (MaxPooling) و لایه‌های کاملا متصل (Fully Connected) به ترتیب اضافه شده‌اند. سپس مدل با تابع فعال‌سازی softmax و بهینه‌ساز adam شده و با داده‌های آموزشی آموزش داده شده است. اساسا، AlexNet با استفاده از شباهت‌های هسته‌های گوناگون و نحوه‌ی یادگیری ویژگی‌ها، توانایی بیشتری را در تشخیص اشیاء در تصاویر نسبت به مدل‌های قبلی نشان داد و از آن زمان به‌عنوان یکی از مدل‌های پرکاربرد در زمینه بینایی ماشین شناخته شده است. مزایای الگوریتم AlexNet عبارتند از:
  1. کارآیی بالا: AlexNet در مسابقه ILSVRC 2012 به عنوان برنده معرفی شد و با ارتقاء کارآیی در مقایسه با مدل‌های قبلی، نشان داد که شبکه‌های عصبی عمیق می‌توانند بهبود قابل توجهی در دقت دسته‌بندی تصاویر داشته باشند.
  2. استفاده از لایه‌های کانولوشنی: AlexNet از لایه‌های کانولوشنی برای استخراج ویژگی‌های تصویری موثر استفاده می‌کند. این لایه‌ها با کاهش تعداد پارامترها و اشتراک وزن‌ها به کاهش مشکل محوشونی کمک کرده و باعث افزایش کارآیی مدل شده است.
  3. استفاده از تکنیک‌های ترکیبی: AlexNet از ترکیب تکنیک‌های مختلف از جمله لایه‌های کانولوشنی، لایه‌های لوکال نرمالیزیشن و حذف نیمه افتراقی برای بهبود عملکرد مدل استفاده می‌کند.
  4. استفاده از معماری موازی: AlexNet به خوبی بر روی چندین GPU قابل اجرا است. این ویژگی به مدل این امکان را می‌دهد که با سرعت بالاتری آموزش ببیند.
به طور کلی، مدل AlexNet موفقیت‌آمیزی در تشخیص و دسته‌بندی تصاویر داشته است. اما، برخی معایب نیز وجود دارند از جمله:
  1. پیچیدگی محاسباتی و حجم پارامترها: AlexNet حاوی تعداد زیادی لایه و پارامتر است که ممکن است به افزایش زیاد حجم محاسباتی و نیاز به داده‌های آموزش بسیار بزرگ منجر شود. این موضوع می‌تواند مشکلاتی را برای پیاده‌سازی و آموزش مدل ایجاد کند.
  2. حجم حافظه مورد نیاز: به عنوان یک شبکه عمیق، AlexNet نیاز به مقدار زیادی حافظه برای ذخیره پارامترها و میانی‌های محاسباتی دارد. این ممکن است به چالش‌هایی برای استفاده در دستگاه‌های با محدودیت حافظه منجر شود.
  3. حساسیت به اندازه داده: معماری AlexNet برای تصاویر ورودی به اندازه 227x227 پیکسل طراحی شده است. اگر تصاویر ورودی اندازه‌های مختلف داشته باشند، نیاز به تغییرات در معماری ممکن است و این ممکن است نیاز به تغییر در ورودی و آموزش دوباره مدل داشته باشد.
با این وجود، با توجه به مزایا و عیوب مذکور، AlexNet به عنوان یک ابزار موثر برای تشخیص تصاویر و بینایی ماشین شناخته شده است.   سوالات
  1. الگوریتم AlexNet برای کدام کاربرد طراحی شده است؟ الف) تشخیص تصاویر ب) پردازش متن ج) پیش‌بینی سری‌های زمانی د) ترجمه ماشینی
  2. مدل AlexNet چند لایه پیش‌پردازش دارد؟ الف) 5 ب) 8 ج) 3 د) 10
  3. تابع فعال‌سازی مورد استفاده در لایه های کانولوشنال AlexNet چیست؟ الف) ReLU ب) Sigmoid ج) Tanh د) Leaky ReLU
  4. پس از پیچیدگی چقدر انتقال استفاده می‌شود در لایه اول کانولوشنال مدل AlexNet؟ الف) (2, 2) ب) (4, 4) ج) (3, 3) د) (5, 5)
  5. چه تابعی برای بهینه‌سازی مدل AlexNet استفاده می‌شود؟ الف) SGD ب) Adam ج) RMSprop د) Adagrad