Konvolutsiooniline närvivõrk (Convolutional Neural Network)

Konvolutsioonilisi närvivõrke (Convolutional Neural Network – CNN) kasutatakse pildi klassifitseerimiseks (image classification – mis objekt on pildil millise tõenäosusega), objekti tuvastamiseks (object detection – tuvastatakse mitmed objektid pildilt), objekti segmenteerimiseks (object segmentation – milline piksel pildilt kuulub millist tüüpi objektile).

CNN tööpõhimõte on saanud inspiratsiooni juba 1960ndatel aastatel läbiviidud teadusuuringust loomade nägemisest. Nad on oma uuringute tulemusena saanud ka Nobeli preemia 1981. aastal. Nad panid tähele, et kassi neuron aktiveerus kui nägemisalas teatud piirkonnas näidati valgust. Ehk siis üks neuron reageerib vaid teatud piirkonnale kogu nähtavast alast. Need erinevad piirkonnad on väikese ülekattega. Kokku katavad nad ära kogu nähtava ala. Sarnast loogikat kasutatakse ka CNN puhul.

Põhjalikumalt CNN ajaloo kohta saab lugeda näiteks siit: https://www.esantus.com/blog/2019/1/31/convolutional-neural-networks-a-quick-guide-for-newbies

Närvivõrk koosneb erinevatest kihtidest. Kõige esimene kiht on sisendkiht, kuhu antakse sisendandmed. Kiht koosneb neuronitest, millest igaüks tähistab mingit väärtust sisendi kohta. Sisendile järgneb mitu peidetud kihti, mis samamoodi koosnevad neuronitest. Tavapäraselt liigub igast sisendneuronist infot igasse järgmise peidetud kihi neuronisse. Neuronite arv peidetud kihil võib olla erinev sisendkihil olevatest. Peidetud kihte võib olla mitu tükki. Igal kihil võib omakorda olla erinev hulk neuroneid. Peale viimast peidetud kihti liiguvad andmed väljundkihti, mis näiteks ütleb, millisesse klassi antud sisend kuulub. Väljundkihis võib ka mitu neuronit olla. Info liigub vasakult paremale. Peidetud kihi neuronid on justkui funktsioonid, mis arvutavad sissetulnud andmete pealt uue väärtuse, mis siis omakorda antakse edasi järgmisele kihile. Seda funktsiooni, mis arvutab sisendi pealt uue tulemuse nimetatakse aktivatsioonifunktsiooniks.

Iga ühendus järgmise kihiga omab kaalu. Neuron võtab kõik ühenduste kaudu tulevad väärtused, korrutab need ühenduste kaaludega ja summeerib kokku. Sedasi saadakse sisendi kaalutud summa, mis on sisendiks aktivatsioonifunktsioonile.