Как ИИ «видит»? Объяснение сверточных нейронных сетей (CNN).

Как ИИ «видит»? Объяснение сверточных нейронных сетей (CNN)

Восприятие визуальной информации искусственным интеллектом основано на математических моделях, способных извлекать иерархические признаки из пиксельных данных. Основным архитектурным решением для этой задачи являются сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN). Их работа не аналогична биологическому зрению, но инспирирована организацией зрительной коры. CNN преобразуют входное изображение через серию специализированных слоев, постепенно трансформируя сырые пиксели в абстрактные представления, пригодные для классификации, обнаружения объектов или сегментации.

Фундаментальные проблемы компьютерного зрения и почему CNN их решают

Обработка изображений представляет несколько ключевых вызовов. Во-первых, это огромная размерность данных: изображение 1000×1000 пикселей в RGB-представлении — это 3 миллиона входных значений. Полносвязная нейронная сеть для таких данных потребовала бы миллиардов параметров, что ведет к переобучению и вычислительной неэффективности. Во-вторых, важна инвариантность к трансформациям: объект на изображении должен распознаваться независимо от его положения, размера, угла поворота или освещения. В-третьих, необходимо учитывать двумерную пространственную структуру: соседние пиксели сильно коррелированы, и эта локальная информация критически важна.

CNN решают эти проблемы за счет трех ключевых идей: локальные рецептивные поля, разделение весов и пространственная субдискретизация. Эти идеи инкапсулированы в специализированных слоях сети.

Архитектура сверточной нейронной сети: детальный разбор слоев

Типичная CNN представляет собой последовательность слоев, где каждый преобразует входной объем данных (активации) в выходной объем. Основными типами слоев являются сверточный слой, слой подвыборки (пулинга) и полносвязный слой.

Сверточный слой (Convolutional Layer)

Это ядро CNN. Его задача — обнаруживать локальные признаки (например, края, текстуры, простые геометрические формы) в любом месте входного поля. Слой состоит из набора обучаемых фильтров (ядер). Каждый фильтр представляет собой небольшую матрицу (например, 3×3 или 5×5), которая «скользит» (свертывается) по всей ширине и высоте входного объема. На каждом шаге вычисляется скалярное произведение между значениями фильтра и соответствующим участком входных данных. Результатом является двумерная карта признаков (feature map), которая активируется, когда в входных данных встречается паттерн, похожий на фильтр.

Параметры сверточного слоя

Параметр	Описание	Типичные значения	Влияние на выход
Размер фильтра (Kernel Size)	Высота и ширина фильтра (F).	3×3, 5×5, 7×7	Определяет размер локальной области, которую «видит» фильтр. Меньшие размеры улавливают мелкие детали.
Глубина фильтра	Количество входных каналов (D). Для RGB-изображения D=3.	Равна глубине входного объема	Фильтр всегда имеет полную глубину входного объема.
Количество фильтров	Число различных фильтров в слое (K).	32, 64, 128, 256	Определяет глубину выходного объема. Каждый фильтр учится искать уникальный признак.
Шаг (Stride)	Шаг, с которым фильтр смещается по изображению (S).	1, 2	При S>1 происходит уменьшение пространственных размеров выходной карты признаков.
Дополнение нулями (Padding)	Добавление рамки из нулей вокруг входного изображения (P).	‘valid’ (нет дополнения), ‘same’ (сохранение размеров)	Позволяет контролировать пространственные размеры выходной карты и обрабатывать края изображения.

Формула для расчета размера выходной карты признаков: W_out = (W_in — F + 2P) / S + 1, где W_in — входная ширина/высота, W_out — выходная ширина/высота.

Слой активации (Activation Layer)

После каждой свертки применяется нелинейная функция активации. Это позволяет сети изучать сложные, нелинейные зависимости. Наиболее распространенной является функция ReLU (Rectified Linear Unit): f(x) = max(0, x). Она заменяет все отрицательные значения нулем, сохраняя положительные. Это ускоряет сходимость и смягчает проблему затухающих градиентов.

Слой подвыборки (Pooling Layer)

Задача этого слоя — прогрессивно уменьшать пространственные размеры представления, снижая количество параметров и вычислений, а также обеспечивая инвариантность к малым смещениям и искажениям. Наиболее распространен Max Pooling. Он разбивает карту признаков на непересекающиеся регионы (обычно 2×2) и для каждого региона выдает максимальное значение. Таким образом, сохраняется наиболее ярко выраженный признак из региона, а объем данных сокращается в 4 раза.

Полносвязный слой (Fully Connected Layer)

После нескольких циклов сверток и пулинга высокоуровневые признаки, извлеченные сетью, преобразуются в плоский вектор и подаются на один или несколько полносвязных слоев, как в классической нейронной сети. Их задача — выполнить окончательную классификацию или регрессию на основе этих абстрактных признаков. На последнем полносвязном слое часто используется функция активации softmax для задач классификации, которая преобразует выходы в вероятности принадлежности к каждому классу.

Иерархия признаков в CNN

Ключевая сила CNN — в автоматическом извлечении иерархических признаков. Последовательность слоев выстраивает абстракции от низкого к высокому уровню.

• Первый сверточный слой: Фильтры учатся обнаруживать простейшие паттерны: градиенты яркости (края), цветовые пятна, простые текстуры. Карты признаков визуально напоминают результат применения фильтров Собеля или Габора.
• Средние слои: Комбинируя признаки с предыдущего слоя, фильтры начинают реагировать на более сложные структуры: комбинации краев (углы, окружности), простые геометрические формы, повторяющиеся текстуры.
• Глубокие слои: На этом уровне признаки становятся высокоуровневыми и семантическими. Фильтры могут активироваться в ответ на части объектов: глаза, нос, колеса, окна, лепестки цветов.
• Последние слои перед классификатором: Признаки представляют собой почти целостные объекты или их значительные части, что позволяет полносвязным слоям легко различать классы (например, «лицо», «автомобиль», «собака»).

Процесс обучения CNN

CNN обучаются с учителем на больших размеченных наборах данных (например, ImageNet). Процесс включает прямой и обратный проход.

1. Прямой проход: Изображение подается на вход сети. Данные последовательно проходят через все слои (свертки, активации, пулинг), в конце получается вектор предсказаний (например, вероятностей для 1000 классов).
2. Вычисление ошибки: Предсказание сети сравнивается с истинной меткой с помощью функции потерь (например, перекрестной энтропии). Результат — скалярное значение ошибки.
3. Обратное распространение ошибки: Алгоритм обратного распространения вычисляет градиент (производную) функции потерь по каждому параметру сети (весам фильтров). Это показывает, как нужно изменить каждый вес, чтобы уменьшить ошибку.
4. Оптимизация (градиентный спуск): Веса всех фильтров во всех слоях обновляются в направлении, противоположном градиенту, с использованием оптимизаторов (например, Adam). Этот цикл повторяется для десятков или сотен тысяч изображений, пока ошибка на проверочном наборе не перестанет уменьшаться.

Современные архитектуры и развитие CNN

С момента появления LeNet-5 (1998) для распознавания цифр архитектуры CNN значительно усложнились. Проблема исчезающего градиента в глубоких сетях была решена с помощью архитектур, использующих остаточные связи (ResNet, 2015). Эти связи позволяют пропускать сигнал через несколько слоев без изменений, что облегчает обучение сетей глубиной в сотни слоев. Другие ключевые архитектуры включают VGGNet (с очень глубокими однородными блоками 3×3), Inception (с параллельными свертками разного размера внутри одного слоя) и EfficientNet (оптимизирующую глубину, ширину и разрешение сети).

Практические применения CNN

• Классификация изображений: Отнесение всего изображения к одному классу (например, определение породы собаки).
• Обнаружение объектов: Нахождение и классификация нескольких объектов на изображении с помощью ограничивающих рамок (например, в системах видеонаблюдения и автономного вождения).
• Семантическая сегментация: Присвоение каждому пикселю изображения метки класса (например, для медицинской визуализации или робототехники).
• Обработка естественного языка: CNN могут применяться к одномерным последовательностям (предложениям) для классификации текста или извлечения ключевых фраз.

Ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ)

Чем CNN принципиально отличается от обычной нейронной сети?

CNN использует сверточные слои с разделяемыми весами и локальными рецептивными полями, что учитывает пространственную структуру изображения и резко сокращает количество параметров. Полносвязная нейронная сеть обрабатывает входные пиксели как независимые признаки без учета их расположения, что для изображений крайне неэффективно.

Почему для CNN важно большое количество данных?

CNN содержат миллионы обучаемых параметров. Чтобы модель не запомнила тренировочные примеры (переобучение), а научилась обобщать, ей необходимо видеть огромное разнообразие объектов в разных условиях. Большой объем данных позволяет сети выучить инвариантные и значимые признаки, а не случайные артефакты конкретного набора изображений.

Как именно фильтры «учатся» распознавать признаки?

В начале обучения веса фильтров инициализируются случайными небольшими числами. В процессе обратного распространения ошибки градиентный спуск постепенно корректирует значения в этих матрицах. Фильтр, который случайно немного лучше реагировал на диагональные края, будет скорректирован так, чтобы реагировать на них еще лучше, так как это уменьшает общую ошибку сети. Таким образом, фильтры сходятся к детекторам полезных для конечной задачи признаков.

Можно ли визуализировать то, что «видит» CNN?

Да, существуют методы визуализации и интерпретации решений CNN. Можно визуализировать сами фильтры первых слоев (они часто напоминают детекторы краев). Методы вроде Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping) позволяют построить тепловую карту, показывающую, какие области входного изображения наиболее сильно повлияли на решение сети, выделяя, например, морду кошки на фотографии.

Каковы основные ограничения CNN?

• Зависимость от данных: Качество напрямую зависит от объема и репрезентативности тренировочного набора.
• Отсутствие инвариантности к поворотам и масштабу «из коробки»: Сеть нужно специально обучать на аугментированных данных с поворотами и масштабированием.
• «Хрупкость»: CNN могут давать совершенно неверные предсказания на слегка зашумленных изображениях (состязательные атаки).
• Требовательность к вычислительным ресурсам: Обучение глубоких CNN требует мощных GPU и значительного времени.

Являются ли CNN единственным методом для компьютерного зрения?

Нет. Хотя CNN долгое время доминировали, в последние годы архитектуры-трансформеры (Vision Transformers, ViT), изначально созданные для обработки языка, показали выдающиеся результаты в задачах зрения. Они разбивают изображение на последовательность патчей и обрабатывают их с помощью механизма внимания, что позволяет улавливать глобальные зависимости между всеми частями изображения с самого начала. Часто современные системы используют гибридные подходы, сочетающие CNN и трансформеры.