Artık Ağlar (ResNet)

Genellikle ResNet olarak bilinen Residual Networks, derin öğrenme alanı üzerinde derin bir etki yaratmış olan, çığır açan bir sinir ağı (NN) mimarisidir. Kaiming He ve diğerleri tarafından 2015'teki "Görüntü Tanıma için Derin Residual Öğrenme" adlı makalelerinde tanıtılan ResNet, yüzlerce hatta binlerce katmana sahip son derece derin sinir ağlarını etkili bir şekilde eğitmeyi mümkün kıldı. Bu, çok derin ağları yaygın olarak etkileyen kaybolan gradyan sorununu azaltan basit ama güçlü bir konsept olan "atlama bağlantıları" ile "residual blokları" tanıtılarak başarıldı.

ResNet Nasıl Çalışır

ResNet'in temel yeniliği, atlama bağlantılarının veya kısayolların kullanılmasıdır. Geleneksel bir Evrişimsel Sinir Ağı'nda (CNN), her katman çıktısını doğrudan sıradaki katmana iletir. Ağ derinleştikçe, ağın öğrenmesi ve gradyanların eğitim sırasında geri yayılması giderek zorlaşır. Bu, daha fazla katman eklemenin modelin performansını aslında düşürdüğü bir duruma yol açabilir.

ResNet, bir katmanın (veya bir katman bloğunun) girdisinin çıktısına eklenmesine izin vererek bu sorunu çözer. Bu atlama bağlantısı, gradyanın içinden akması için alternatif bir yol oluşturur ve çok derin ağların bile etkili bir şekilde eğitilebilmesini sağlar. Bu yapı, ağın residual fonksiyonları öğrenmesini sağlar; esasen katmanların yalnızca girdiden gelen değişiklikleri veya artıkları öğrenmesi gerekir, tüm dönüşümü değil. Bir katman faydalı değilse, ağ, ağırlıklarını sıfıra doğru sürerek kimlik eşlemesinin atlama bağlantısından geçmesine izin vererek onu kolayca yok saymayı öğrenebilir.

ResNet ve Diğer Mimariler

• Standart CNN'ler: Standart sıralı CNN'lerden farklı olarak, ResNet'ler artık öğrenme sayesinde performans kaybı olmadan çok daha derinleşebilir. Bu derinlik, daha karmaşık özellikleri öğrenmelerini ve zorlu görevlerde daha yüksek doğruluk elde etmelerini sağlar.
• U-Net: U-Net de atlama bağlantıları kullanırken, amacı farklıdır. U-Net'te, atlama bağlantıları, hassas görüntü segmentasyonu için uzamsal bilgileri kurtarmak üzere aşağı örnekleme yolundaki katmanları yukarı örnekleme yoluna bağlar. ResNet'te, bağlantılar genellikle daha kısadır ve gradyan akışını iyileştirmek ve daha derin mimarilere olanak sağlamak için tasarlanmıştır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

ResNet'in güçlü özellik çıkarma yetenekleri, onu birçok karmaşık bilgisayarlı görü görevi için popüler bir omurga yapar.

• Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetlerinde yapay zeka alanında, ResNet mimarileri X-ışınları, BT'ler ve MR'lar gibi tıbbi taramaları analiz etmek için kullanılır. Örneğin, ResNet tabanlı bir model, radyologlara erken tümör tespitinde yardımcı olmak, tanısal doğruluğu ve hızı artırmak için bir beyin taramaları veri kümesi üzerinde eğitilebilir.
• Otonom Sürüş: Kendi kendine giden arabalardaki sistemler, gerçek zamanlı algılama için güçlü backbonelara güvenir. ResNet, yayaları, araçları ve trafik işaretlerini tanımlamak için genellikle nesne algılama için kamera girişlerini işlemek için kullanılır; bu, Waymo gibi şirketler tarafından geliştirilen güvenli navigasyon sistemleri için çok önemlidir.

Araçlar ve Uygulama

ResNet mimarileri, PyTorch ve TensorFlow gibi büyük derin öğrenme çerçevelerinde yaygın olarak uygulanmaktadır. Genellikle büyük ölçekli ImageNet veri kümesi üzerinde eğitilmiş önceden eğitilmiş modeller, özel uygulamalar için etkili transfer öğrenimini kolaylaştıran torchvision gibi kitaplıklar aracılığıyla kolayca kullanılabilir. Ultralytics HUB gibi platformlar, kullanıcıların kendi özel ihtiyaçları için özel modelleri eğitmek üzere ResNet tabanlı modeller de dahil olmak üzere çeşitli mimarilerden yararlanmalarını sağlar. ResNet güçlü bir performans temeli oluştururken, o zamandan beri daha iyi verimlilik sunmak için EfficientNet gibi daha yeni mimariler geliştirildi. CNN'ler hakkında daha fazla eğitim kaynağını Stanford'ın CS231n kursunda veya DeepLearning.AI gibi sağlayıcılardan alınan kurslar aracılığıyla bulabilirsiniz.