# 5s quảng cáo

Mình có 1 shopee nho nhỏ bán ốp iPhone kunn.oops, mọi người ủng hộ nhé :D

# Mở đầu

Với sự phát triển phần cứng mạnh mẽ cho phép tính toán song song hàng tỉ phép tính, tạo tiền đề cho Mạng nơ-ron tích chập trở nên phổ biến và đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo nói chung và xử lý ảnh nói riêng.

# Sơ lược

Một trong các ứng dụng quan trọng của mạng nơ-ron tích chập đó là cho phép các máy tính có khả năng “nhìn” và “phân tích”. Nó được lấy cảm hứng từ vỏ não thị giác. Nôm na là Convnets (Convolutional Neural Networks) được sử dụng để nhận dạng hình ảnh bằng cách đưa nó qua mạng nơ-ron với nhiều layer, mỗi layer là các bộ lọc tích chập. Sau khi đi qua các layer này chúng ta có được đặc trưng và dùng nó nhận dạng ra đối tượng.

Mỗi khi chúng ta nhìn thấy một cái gì đó, một loạt các lớp tế bào thần kinh được kích hoạt, và mỗi lớp thần kinh sẽ phát hiện một tập hợp các đặc trưng như đường thẳng, cạnh, màu sắc,v.v.v của đối tượng. lớp thần kinh càng cao sẽ phát hiện các đặc trưng phức tạp hơn để nhận ra những gì chúng ta đã thấy.

Bài viết này sẽ trình bày một cách ngắn gọn về cấu tạo của Mạng nơ-ron tích chập, nói là ngắn gọn nhưng không hề ngắn ngọn chút nào... (?? :D ??) ý mình mình sẽ viết một cách đơn gián nhất để cho những bạn chỉ mới biết căn bản của học máy hay chưa từng biết gì về xử lý ảnh cũng có thể nắm bắt được tư tưởng của mạng tích chập. Chi tiết hơn cho mỗi phần mình sẽ viết cụ thể ở các bài sau.

ConvNet có 02 phần chính: Lớp trích lọc đặc trưng của ảnh (Conv, Relu và Pool) và Lớp phân loại (FC và softmax).

# Đầu vào (dữ liệu training):

Đầu vào của Convnets là một bức ảnh được biểu diển bởi ma trận pixel với kích thước: [w x h x d]

• W: chiều rộng
• H: chiều cao
• D: Là độ sâu, hay dễ hiểu là số lớp màu của ảnh. Ví dụ ảnh RBG sẽ là 3 lớp ảnh Red, Green, Blue

Ví dụ về khái niệm channel (kênh màu) của ảnh RBG và ảnh xám

# Conv Layer:

Trước khi nói vào lớp conv layer, chúng ta cần biết phép tích chập là cái gì đã :v. Rất dễ thôi, bạn nhìn ảnh này:

Chúng ta có một ma trận là Kernel, khi chiếu nó lên 1 vùng của bức ảnh. Mấy từng phần tử tương ứng của ảnh, nhân nó với phần tử tương ứng của Kernel. Sau đó lấy tổng. Ta-daaaa.

Mục tiêu của các lớp tích chập là trích chọn các đặc trưng của ảnh đầu vào.

Ví dụ của Conv layer. (Nguồn : CS231n notes.)

Thực chất, ở các layer đầu tiên, phép tích chập đơn giản là phép tìm biên ảnh, nếu các bạn có kiến thức cơ bản về xử lý ảnh. Còn nếu không thì bạn có thể hiểu đơn giản như này, sau khi cho qua bộ lọc thì (với 9 điểm ảnh chẳng hạn), nó sẽ lấy ra 1 diểm nổi bật nhất, làm hiện lên các đặc trưng của đối tượng trong ảnh như đường viền xung quanh đối tượng, các góc cạnh,v.v.., và các layer tiếp theo sẽ lại trích xuất tiếp các đặc trưng của đặc trưng của các đối tượng đó, việc có nhiều layer như vậy cho phép chúng ta chia nhỏ đặc trưng của ảnh tới mức nhỏ nhất có thể. Vì thế mới gọi là mạng đặc trưng.

# Dưới đây là một số các khái niệm cơ bản của phần này:

Filter, Kernel hay Feature Detector đều là cách gọi của ma trận tích chập filter matrix (như mình đã đề cập ở trên), ma trận này là 1 ma trận hệ số, và quét toàn bộ bức ảnh, mỗi lần quét thì tính tích chập trên vùng bị quét. Thông thường, ở các lớp đầu tiên của ma trận này sẽ có kích thước là [5x5x3]

Convolved Feature, Activation Map hay Feature Map là đầu ra của ảnh khi cho bộ lọc chạy hết bức ảnh với phép tích chập.

Receptive field là vùng ảnh được chọn để tính tích chập, hay bằng đúng cái kích thước của bộ lọc.

Depth là số lượng bộ lọc. Lưu ý: ở đây là số lượng bộ lọc (filter) chứ không phải số lượng kênh màu RBG như ở trên.

Stride được hiểu là khoảng cách dịch chuyển của bộ lọc sau mỗi lần tính. Ví dụ khi stride=2. Tức sau khi tính xong tại 1 vùng ảnh, nó sẽ dịch sang phải 2 pixel. Tương tự với việc dịch xuống dưới

Zero-Padding là việc thêm các giá trị 0 ở xung quanh biên ảnh, để đảm bảo phép tích chập được thực hiện đủ trên toàn ảnh.

# Vậy kích thước đầu ra của ảnh với mỗi layer được tính như thế nào?

Giả sử ảnh đầu ra là [W2 x H2 x D2]

Thì:

• W2 = (W1 – F + 2P) / S + 1
• H2 = (H1 – F +2P) / S + 1

• D2 = K

  Trong đó:

• [W1xH1xD1]: Kích thước ảnh đầu vào
• F: Kích thước của bộ lọc Kernel (NxN)
• S: giá trị Stride
• P: số lượng zero-padding thêm vào viền ảnh
• K: Số lượng bộ lọc (Depth)

Ví dụ:

Kích thước đầu ra của lớp đầu tiên trong kiến trúc Deep Convolutional Neural Networks đã từng chiến thắng ImageNet Chanllenge 2012 là:

Đầu vào: [227x227x3], W=227, F=11, S=4, P=0, and K=96.

Đầu ra:

(227 - 11) / 4 + 1 = 55

Vậy kích thước đầu ra của layer đầu tiên là [55x55x96].

# ReLU Layer:

ReLU Layer áp dụng các hàm kích hoạt (activation function) max(0,x) lên đầu ra của Conv Layer, có tác dụng đưa các giá trị âm về thành 0. Layer này không thay đổi kích thước của ảnh và không có thêm bất kì tham số nào.

Mục đích của lớp ReLu là đưa ảnh một mức ngưỡng, ở đây là 0. Để loại bỏ các giá trị âm không cần thiết mà có thể sẽ ảnh hưởng cho việc tính toán ở các layer sau đó.

# Pool Layer:

Pool Layer thực hiện chức năng làm giảm chiều không gian của đầu vào và giảm độ phức tạp tính toán của model. Ngoài ra, Pool Layer còn giúp kiểm soát hiện tượng overffiting. Thông thường, Pool layer có nhiều hình thức khác nhau phù hợp cho nhiều bài toán, tuy nhiên Max Pooling là được sử dụng nhiều và phổ biến hơn cả, với ý tưởng cũng rất sát với thực tế: "Giữ lại chi tiết quan trọng" hay hiểu ở trong bài toán này chính giữ lại pixel có giá trị lớn nhất.

Ví dụ: Max pooling với bộ lọc 2x2 và stride = 2. Bộ lọc sẽ chạy dọc ảnh. Và với mỗi vùng ảnh được chọn, sẽ chọn ra 1 giá trị lớn nhất và giữ lại.

Max pooling kernel 2x2, stride = 2. Nguồn: Wikipedia

Thông thường max pooling có kích thước là 2x2 và stride=2. Nếu lấy giá trị quá lớn, thay vì giúp đỡ thì nó lại làm phá vỡ cấu trúc ảnh và mất mát thông tin nghiêm trọng (==!). Vì vậy mà một số chuyên gia không thích sử dụng layer này mà thay vào đó sử dụng thêm các lớp Conv Layer và tăng số stride lên mỗi lần.

# Fully_Connected Layer (FC):

Tên tiếng việt là Mạng liên kết đầy đủ. Tại lớp mạng này, mỗi một nơ-ron của layer này sẽ liên kết tới mọi nơ-ron của lớp khác. Để đưa ảnh từ các layer trước vào mạng này, buộc phải dàn phẳng bức ảnh ra thành 1 vector thay vì là mảng nhiều chiều như trước. Tại layer cuối cùng sẽ sử dụng 1 hàm kinh điển trong học máy mà bất kì ai cũng từng sử dụng đó là softmax để phân loại đối tượng dựa vào vector đặc trưng đã được tính toán của các lớp trước đó.

Trên đây là tóm tắt kiến trúc cơ bản của một mạng tích chập, trên thực tế sẽ có nhiều kiến trúc phức tạp hơn rất nhiều với độ chính xác gần bằng con người. Mình sẽ viết các bài tiếp theo kĩ hơn vào từng phần và giới thiệu cho các bạn các kiến trúc mới.