Convolutional Neural Networks

Convolutional Neural Networks (CNN) - Glossareintrag

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Definition

Convolutional Neural Networks (CNN) sind eine spezielle Art von künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN), die für die Verarbeitung und Klassifizierung von visuellen Daten wie Bildern und Videos entwickelt wurden. CNNs haben in den letzten Jahren eine revolutionäre Rolle in der Bilderkennung, Objekterkennung, Gesichtserkennung, autonomem Fahren, medizinischen Bildgebung und vielen anderen Anwendungen gespielt.

Funktionsweise

Der Schlüssel zum Erfolg von CNNs liegt in ihrer Fähigkeit, Merkmale direkt aus den Rohdaten zu lernen, anstatt sie manuell zu definieren. Das grundlegende Bauelement eines CNNs ist die Convolutional-Schicht (Convolutional Layer). Diese Schicht nutzt Faltung (Convolution), um verschiedene Merkmale wie Kanten, Farben und Texturen aus den Eingangsbildern zu extrahieren.

Ein CNN besteht aus mehreren aufeinanderfolgenden Convolutional-Layern, gefolgt von Aktivierungsfunktionen wie der ReLU (Rectified Linear Unit). Die ReLU-Funktion erhöht die Nichtlinearität des Netzwerks und ermöglicht es, komplexe Beziehungen zwischen den Merkmalen zu erfassen.

Nach den Convolutional-Layern können sogenannte Pooling-Schichten (Pooling Layers) eingeführt werden. Die Pooling-Schichten dienen dazu, die räumliche Dimension der Feature-Maps zu reduzieren und die Rechenlast zu verringern. Am häufigsten wird das Max-Pooling verwendet, bei dem das Maximum der Merkmalswerte in einem bestimmten Bereich ausgewählt wird.

Klassifikation und Training

Nach den Convolutional- und Pooling-Schichten werden die extrahierten Merkmale in ein oder mehrere vollständig verbundene Schichten (Fully-Connected Layers) eingegeben, die die tatsächliche Klassifikation durchführen. Die letzten Schichten liefern die Ausgabeprobabilitäten für verschiedene Klassen, und das Netzwerk lernt, diese durch Anpassung der Gewichte während des Trainings zu optimieren.

Das Training eines CNNs erfolgt durch die Verwendung von Backpropagation und Gradientenabstiegsverfahren, um die Gewichte an die richtigen Werte anzupassen. Dieser Prozess wird mit annotierten Trainingsdaten durchgeführt, bei denen für jedes Bild die entsprechende Klasse bekannt ist. Die Netzwerkarchitektur und die Hyperparameter werden sorgfältig ausgewählt, um eine angemessene Balance zwischen dem Modellumfang und der Generalisierungsfähigkeit zu erreichen.

Transferlernen und vortrainierte Modelle

CNNs können auch von vortrainierten Modellen profitieren, die auf großen Bildersammlungen wie ImageNet trainiert wurden. Durch Transferlernen können diese vortrainierten Modelle auf neue Aufgaben angewendet und auf vergleichsweise kleineren Datensätzen weiterfeinabgestimmt werden, um spezifische Merkmale zu erlernen.

Fazit

Convolutional Neural Networks haben die Bilderkennung und andere visuelle Aufgaben revolutioniert. Ihre Fähigkeit, automatisch relevante Merkmale zu erlernen, hat zu beeindruckenden Fortschritten in verschiedenen Anwendungen geführt. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Deep Learning und der Verfügbarkeit leistungsfähiger Hardware werden CNNs voraussichtlich weiterhin eine zentrale Rolle in der Computer Vision und anderen Bereichen der künstlichen Intelligenz spielen.