Hiện nay, Convolutional Neural Network (CNN) được ứng dụng trong khá nhiều lĩnh vực quan trọng trong đời sống như nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng vật thể, nhận dạng hình ảnh y tế,... Nhờ vào những ưu điểm vượt trội Convolutional Neural Network dần trở thành một công cụ quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và thị giác máy tính.

Convolutional Neural Network (CNN) là gì?

Convolutional Neural Network (Thuật toán CNN) hay còn được gọi là mạng nơ-ron tích chập. Nó được biết đến là một dạng mô hình học sâu (deep learning) vô cùng mạnh mẽ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nhất là trong việc xử lý hình ảnh. Nhờ vào việc nhận diện và phân tích những điểm quan trọng trong ảnh, nó sẽ ứng dụng vào những hệ thống thông minh một cách chính xác hơn.

Convolutional Neural Network thường được ứng dụng trong việc giúp nhận diện khuôn mặt, phân loại đối tượng,... CNN cũng đã được tích hợp trên Facebook, Google và nhiều nền tảng lớn khác nhằm giúp tăng khả năng nhận diện hình ảnh trên các dịch vụ của nền tảng.

Ai đã tạo ra CNN?

Hai kỹ sư của Google, giáo sư JohnHopfield và GeofferyHinton chính là cha đẻ của neural network, tạo nên tiền đề cho sự phát triển của AI tạo sinh và CNN hiện tại. Mới đây, công trình nghiên cứu neural network của 2 nhà khoa học đã được trao tặng giải Nobel Vật lý nhờ “những khám phá mang tính nền móng” để các nhà nghiên cứu khoa học máy tính có thể triển khai những hệ thống máy học và những hệ thống neural network mô phỏng cách não bộ con người vận hành những chạy trên những hệ thống máy tính điện toán.

Nhờ có neural network nên dù không thể suy nghĩ, nhưng giờ máy tính đã thể bắt chước những cơ chế như ghi nhớ và học hỏi. Hai nhà nghiên cứu neural network đã giúp điều đó trở thành hiện thực. Giáo sư Hopfield đã tạo ra một mạng lưới gồm nhiều node nhỏ liên kết với nhau. Mỗi node này có thể lưu trữ một giá trị, giống như một ô màu đen hoặc trắng trong hình ảnh. Các node này được kết nối với nhau với các mức độ liên kết khác nhau, tạo thành một hệ thống phức tạp.

Cấu trúc của CNN

Cấu trúc của Convolutional Neural Network sẽ bao gồm 4 lớp với những chức năng riêng. Để biết được cụ thể hơn về cấu trúc của CNN, hãy xem thông tin bên dưới đây bạn nhé.

Convolutional layer

Đây là lớp quan trọng nhất trong CNN, chức năng của lớp này là thực hiện những phép tính chính. Bên dưới là những yếu tố quan trọng có trong lớp Convolutional layer.

• Filter Map: Bộ lọc này được sử dụng trên từng vùng của một bức hình. Cứ mỗi filter map là một ma trận 3 chiều, nó chứa những tham số và được biểu hiện dưới dạng số.
• Stride: Được biết đến là bước dịch chuyển filter map ở trên bức hình, nó dịch chuyển theo chiều trái sang phải và từng pixel dựa vào giá trị đã được xác định.
• Padding: Gồm những giá trị 0 được thêm vào lớp input tại viền ảnh, có tác dụng giúp kích thước của ảnh không bị thay đổi.
• Feature Map: Quá trình tính toán sẽ được diễn ra khi mỗi lần filter map quét qua input. Kết quả của quá trình này chính là feature map, thể hiện cho những đặc trưng đã được trích xuất từ đầu trên bức ảnh.

Relu layer

Relu layer hay còn được biết đến với cái tên là Activation Function (hàm kích hoạt), nó đóng một vai trò khá quan trọng trong mạng nơ-ron nhân tạo. Relu layer thực hiện việc mô phỏng hoạt động của những neuron thần kinh thông qua việc truyền tín hiệu đến axon. Một số hàm kích hoạt khác ngoài Relu layer có thể kể đến như Tanh, Sigmoid, Maxout, Leaky Relu,... Relu layer được sử dụng phổ biến trong việc huấn luyện mạng nơ-ron bởi nhờ vào những ưu điểm vượt trội như giúp mô hình học nhanh hơn và chính xác hơn.

Pooling layer

Pooling layer có tác dụng trong việc giúp giảm kích thước đầu trong trường hợp khi dữ liệu quá lớn. Vị trí đặt là giữa các lớp Convolutional Layer nhằm giúp giảm số lượng tham số mà người dùng cần tính toán. Trong đó, hai loại phổ biến nhất là max pooling và average pooling, max pooling thì lấy giá trị lớn nhất trong vùng dữ liệu, còn average pooling thì tính giá trị trung bình. Công dụng chính của cả là giúp giảm tải cho mô hình cũng như tăng hiệu quả xử lý.

Fully connected layer

Vai trò chính của Fully connected layer là xuất kết quả sau khi hình ảnh đã được xử lý từ lớp convolutional và pooling. Khi thông tin từ hình ảnh đã được mô hình đọc thì lớp này sẽ giúp tạo kết nối để nhằm có được nhiều output hơn. Fully connected layer được lập trình viên dùng để tổng hợp và xử lý dữ liệu cuối cùng. 

Các khái niệm cốt lõi của CNN

Tìm hiểu những khái niệm cốt lõi của Convolutional Neural Network sẽ giúp người dùng hiểu hơn về công dụng của CNN. Bên dưới là những khái niệm, ý tưởng cơ bản sau giúp việc xử lý dữ liệu hình ảnh được. hiệu quả

Trường tiếp nhận cục bộ (Local receptive field)

Trường tiếp nhận cục bộ (local receptive field) dùng để chỉ phạm vi không gian trong hình ảnh đầu vào mà mỗi neuron trong tầng convolutional kết nối. Với mỗi neuron trong convolutional sẽ chỉ kết nối với phần nhỏ nào đó của ảnh đầu chứ không kết nối với toàn bộ ảnh. Việc chỉ xử lý thông tin trên một phần nhỏ của ảnh giúp mỗi neuron có thể dễ dàng tập trung vào việc nhận diện những đặc trưng cục bộ, ví dụ như cạnh, góc, texture trong ảnh.

Khi dùng trường tiếp nhận cục bộ sẽ giúp mạng CNN nhận diện đặc trưng cục bộ được hiệu quả hơn cũng như làm giảm độ phức tạp tính toán thông qua việc xử lý một phần nhỏ của ảnh thay vì phải xử lý toàn bộ hình ảnh.

Trọng số chia sẻ (Shared weight and bias)

Trọng số chia sẻ (shared weights) được dùng cho những bộ lọc (filters) trong tầng convolutional của CNN. Các neuron trong một tầng convolutional sẽ cùng dùng một bộ lọc để tiến hành thực hiện phép tích chập trên đầu vào và trọng số chia sẻ cũng sẽ được dùng cho bias.

Việc chia sẻ trọng số sẽ giúp mô hình được bất biến về mặt hình thức, tức là nó sẽ có được khả năng nhận diện những đặc trưng vật lý mà không phụ thuộc vào vị trí hay là góc độ của đối tượng trần trước hình ảnh. Shared weight and bias là một yếu tố quan trọng có trong mạng CNN, được đánh giá là công cụ giúp nhận diện và xác nhận đặc trưng từ dữ liệu ảnh một cách hiệu quả. 

Lớp tổng hợp (Pooling layer)

Lớp tổng hợp (Pooling layer) được dùng để làm giảm kích thước của Feature map (bản đồ đặc trưng) tạo ra ở tầng convolutional. Nó sẽ giúp làm giảm chiều dài của dữ liệu, giảm độ phức tạp khi tính toán cũng như tạo ra tính bất biến đối với sự thay đổi nhỏ của dữ liệu đầu vào. Hai loại tổng hợp phổ biến trong CNN là Max Pooling và Average Pooling. Nhờ vào việc giúp làm giảm kích thước dữ liệu và giảm overfitting mà lớp tổng hợp có thể giải quyết vấn đề của độ chính xác, không bị ảnh hưởng bởi sự di chuyển nhỏ ở trong dữ liệu đầu vào.

Ưu và nhược điểm của CNN

Ưu điểm của CNN:

• CNN có thể xử lý được hình ảnh phức tạp với độ phân giải cao một cách chính xác và hiệu quả.
• Bằng việc lặp lại các lớp tích chập, CNN có thể tự học được những đặc trưng của hình ảnh, nhờ vậy mà giúp cho mô hình có thể tự phân loại và nhận diện đối tượng hiệu quả hơn.
• Convolutional Neural Network có thể được sử dụng cho những bài toán thuộc về thị giác máy tính như phân loại ảnh, nhận diện dấu vân tay, nhận diện khuôn mặt, nhận diện đối tượng,...

Nhược điểm của CNN:

• CNN sẽ phải cần một lượng lớn dữ liệu huấn luyện thì mới có thể học được những đặc trưng của hình ảnh. 
• CNN cần nhiều tài nguyên để tính toán cũng như cần nhiều thời gian cho việc huấn luyện.
• CNN không phải là lựa chọn phù hợp cho những bài toán đơn giản vì khi thực hiện sẽ dẫn đến quá khớp dữ liệu, làm mô hình không đạt được hiệu suất.
• Vì CNN có nhiều tham số và nhiều lớp nên cũng khá khó cho người dùng trong việc hiểu được hoạt động của nó.

Ứng dụng của CNN

Convolutional Neural Network được ứng dụng khá phổ biến trong nhiều lĩnh vực hiện nay. Trong đó, phổ biến nhất là việc dùng cho những vấn đề về computer vision. Nó có thể hoạt động hiệu quả trên chuỗi văn bản, âm thanh hoặc là video. Bên cạnh đó, một vài vấn đề về dữ liệu cụ thể cũng sẽ được giải quyết hiệu quả thông qua việc sử dụng CNN với chuỗi dữ liệu đó là những bản dịch văn bản bằng máy, khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên,... 

Cụ thể hơn, các nhà nghiên cứu đã lấy cảm hứng từ cấu trúc mạng lưới trong tự nhiên (như hệ thần kinh) để xây dựng các hệ thống máy tính có khả năng xử lý thông tin một cách linh hoạt hơn. Việc sử dụng mạng lưới để xử lý thông tin đã mở ra cánh cửa cho sự phát triển mạnh mẽ của machine learning, cho phép máy tính học hỏi và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhiều hơn nữa.

Một vài ứng dụng tiêu biểu của CNN gồm:

• Nhận dạng hình ảnh
• Phân tích cảm xúc từ biểu cảm khuôn mặt
• Phát hiện và phân loại vật thể
• Phân tích y học
• Hệ thống tự động lái
• Dịch máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Phát hiện gian lận

Hướng dẫn cách chọn tham số cho CNN

Khi chọn tham số cho CNN, bạn cần chú ý đến kích thước filter, kích thước pooling, số lượng convolution layer, và số lần train test. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết cách chọn tham số cho CNN mà người dùng cần biết:

• Convolution layer: Khi số lớp càng lớn thì mô hình của người dùng sẽ được cải thiện tốt hơn. Với số lớp càng nhiều thì sẽ giúp giảm đi sự sai lệch để mô hình có được hoạt động tốt hơn. Để có được kết quả tốt thì chỉ cần có 3 đến 5 lớp là được.
• Filter size: Kích thước filter thường được sử dụng là 3x3 hoặc 5x5.
• Pooling size: Đối với những bức hình thông thường thì bạn chỉ cần sử dụng kích thước 2x2. Còn nếu cần xử lý những bức ảnh lớn hơn thì bạn hãy chuyển sang sử dụng kích thước 4x4.
• Train test: Nếu muốn thu được những tham số tối ưu thì bạn cần thực hiện nhiều lần train test. Nhờ điều này mà giúp cho mô hình của bạn được hiệu quả hơn.

Tác động của CNN đối với xã hội

Mặc dù rất lạc quan về tiềm năng của AI, Giáo sư Hinton vẫn bày tỏ sự lo ngại về những rủi ro tiềm ẩn. Ông cảnh báo rằng chúng ta cần chuẩn bị sẵn sàng để đối mặt với những hậu quả không lường trước được khi AI vượt quá tầm kiểm soát. Sự phát triển của AI nhờ CNN có thể sánh ngang với tác động của những cuộc cách mạng công nghiệp và mang sức vóc của những trí tuệ vượt xa cả con người.

Giải thưởng Nobel đã như một tấm gương phản chiếu cuộc chạy đua không ngừng nghỉ để phát triển AI của các ông lớn công nghệ. Điều này khiến nhiều người lo ngại về những rủi ro tiềm ẩn, khi mà AI không chỉ giải quyết vấn đề mà còn có thể tạo ra những thách thức mới cho xã hội.

Trên đây là toàn bộ thông tin quan trong về Convolutional Neural Network. Hy vọng những thông tin này giúp bạn có thể ứng dụng Convolutional Neural Network một cách hiệu quả nhất. Nếu cần biết thêm nhiều kiến thức mới, hãy thường xuyên theo dõi LPTech bạn nhé.