شبکه AlexNet یکی از پیشگامان معماری‌های شبکه عصبی پیچشی (CNN) است که نقش مهمی در پیشرفت یادگیری عمیق، به‌ویژه در تشخیص تصویر ایفا کرده است. این مدل توسط الکس کریژفسکی (Alex Krizhevsky)، ایلیا ساتسکِوِر (Ilya Sutskever)، و جفری هینتون (Geoffrey Hinton) توسعه یافت و با کسب مقام اول در رقابت ILSVRC سال ۲۰۱۲، با کاهش میزان خطای Top-5 به ۱۵.۳٪، تحولی عظیم در این حوزه ایجاد کرد.
🔹 این راهنما به شما نشان می‌دهد که چگونه الکس‌نت را با استفاده از TensorFlow پیادهسازی کنید. ما کد منبع را بررسی کرده و هر بخش از معماری را توضیح خواهیم داد.
معرفی محصول
این محصول یک پیادهسازی مبتنی بر پایتون از الکس‌نت با استفاده از TensorFlow است. این پیادهسازی شامل دو نسخه از معماری الکس‌نت است:
1️⃣ شبکه AlexNet استاندارد: همان معماری اصلی که از نرمال‌سازی پاسخ محلی (Local Response Normalization – LRN) استفاده می‌کند.
2️⃣ شبکه AlexNet با نرمال‌سازی دسته‌ای: نسخه‌ای اصلاح‌شده که LRN را با نرمال‌سازی دسته‌ای (Batch Normalization) جایگزین کرده است، که منجر به تثبیت بهتر و همگرایی سریع‌تر می‌شود.
✅ این محصول به‌گونه‌ای طراحی شده که امکان جابجایی آسان بین این دو نسخه را فراهم کند. همچنین، مدل می‌تواند روی دیتاست CIFAR-10 آموزش داده شود.
✅ کد به‌صورت ساختاریافته و دارای کامنت‌های توضیحی است، که هم برای مبتدیان و هم برای متخصصان قابل‌استفاده است.
ویژگی‌های کلیدی
✔ معماری انعطاف‌پذیر: انتخاب بین الکس‌نت استاندارد و الکس‌نت با نرمال‌سازی دسته‌ای.
✔ دیتاست CIFAR-10: شامل کد بارگیری و پیش‌پردازش داده‌ها برای شروع سریع.
✔ تغییر اندازه داینامیک تصاویر: تغییر اندازه تصاویر به ۲۲۷×۲۲۷ پیکسل در هنگام آموزش و ارزیابی.
✔ ادغام با TensorFlow: استفاده از APIهای سطح بالای TensorFlow برای ساخت، آموزش و ارزیابی مدل.
بررسی کد – اجزای کلیدی
📌 تعریف مدل:
✅ AlexNet استاندارد:
- مدل با استفاده از API ترتیبی (Sequential API) در TensorFlow تعریف شده است.
- ۵ لایه کانولوشنی، به‌دنبال آن ۳ لایه کاملاً متصل (Fully Connected).
- نرمال‌سازی پاسخ محلی (LRN) بعد از دو لایه‌ی کانولوشنی اول.
✅ AlexNet با نرمال‌سازی دسته‌ای:
- در این نسخه، LRN حذف شده و به‌جای آن، لایه‌های نرمال‌سازی دسته‌ای اضافه شده‌اند.
- این تغییر باعث پایداری بیشتر مدل و بهبود عملکرد آن می‌شود.
📌 پیش‌پردازش داده‌ها:
✅ بارگیری دیتاست CIFAR-10 و انجام نرمال‌سازی روی مقادیر پیکسل‌ها (بین ۰ تا ۱).
✅ تغییر اندازه تصاویر به ۲۲۷×۲۲۷ با استفاده از tf.image.resize، که به‌صورت داینامیک در زمان آموزش انجام می‌شود.
📌 آماده‌سازی دیتاست:
✅ تبدیل مجموعه داده به tf.data.Dataset برای بارگیری کارآمد داده‌ها.
✅ استفاده از prefetch برای پردازش داده‌ها به‌صورت همزمان با اجرای مدل، که منجر به بهبود کارایی آموزش می‌شود.
📌 آموزش و ارزیابی مدل:
✅ کامپایل مدل با استفاده از:
- بهینه‌ساز Adam.
- تابع هزینه‌ی Categorical Cross-Entropy.
✅ مدل روی دیتاست CIFAR-10 آموزش داده شده و عملکرد آن با داده‌های اعتبارسنجی بررسی می‌شود.
✅ پس از آموزش، دقت مدل روی مجموعه‌ی تست محاسبه و نمایش داده می‌شود.
نحوه‌ی استفاده از محصول
📌 برای استفاده، کافی است اسکریپت پایتون ارائه‌شده را اجرا کنید.
🔹 انتخاب نسخه‌ی موردنظر:
با تغییر مقدار متغیر with_batchNorm می‌توان بین نسخه‌های مختلف جابجا شد:
نتیجه‌گیری
✅ این محصول یک پیادهسازی قدرتمند از AlexNet با استفاده از TensorFlow ارائه می‌دهد.
✅ امکان انعطاف‌پذیری در انتخاب بین نسخه‌ی استاندارد و نسخه‌ی بهینه‌شده با Batch Normalization فراهم است.
✅ این پیادهسازی برای یادگیری، آموزش و استفاده‌ی عملی در پردازش تصویر بسیار مفید است.
بهبودهای آینده
🚀 پشتیبانی از دیتاست‌های دیگر:
- توسعه‌ی کد برای پشتیبانی از دیتاست ImageNet یا مجموعه‌های داده‌ی سفارشی.
🚀 تنظیم ابرپارامترها:
- پیادهسازی مکانیسم تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning) برای بهبود عملکرد مدل.
🚀 افزایش قابلیت‌های منظم‌سازی (Regularization):
- بررسی تکنیک‌های منظم‌سازی پیشرفته مانند Dropout یا افزایش داده‌ها (Data Augmentation).
✨ با استفاده از این پیادهسازی، می‌توانید پروژه‌های یادگیری عمیق خود را تسریع کرده و به نتایج پیشرفته‌ای در طبقه‌بندی تصاویر دست یابید! 🚀
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.