Artık Ağlar (ResNet)

Genellikle ResNet olarak bilinen Artık Ağlar, derin öğrenme alanında derin bir etkiye sahip olan çığır açan bir sinir ağı (NN ) mimarisi türüdür. Kaiming He ve arkadaşları tarafından 2015 yılında yayımlanan"Görüntü Tanıma için Derin Artık Öğrenme" başlıklı makalede tanıtılan ResNet, yüzlerce hatta binlerce katmana sahip son derece derin sinir ağlarının etkili bir şekilde eğitilmesini mümkün kılmıştır. Bu, genellikle çok derin ağları rahatsız eden kaybolan gradyan sorununu hafifleten basit ama güçlü bir kavram olan "atlama bağlantıları" ile "artık blokları" tanıtarak başarıldı.

ResNet Nasıl Çalışır?

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

ResNet, bir katmanın (veya bir katman bloğunun) girişinin çıkışına eklenmesine izin vererek bunu ele alır. Bu atlama bağlantısı, gradyanın akması için alternatif bir yol oluşturarak çok derin ağların bile etkili bir şekilde eğitilebilmesini sağlar. Bu yapı, ağın artık fonksiyonları öğrenmesini sağlar - esasen, katmanların tüm dönüşüm yerine yalnızca girdideki değişiklikleri veya artıkları öğrenmesi gerekir. Bir katman faydalı değilse, ağ, ağırlıklarını sıfıra doğru sürerek onu görmezden gelmeyi kolayca öğrenebilir ve kimlik eşlemesinin atlama bağlantısından geçmesine izin verir.

ResNet ve Diğer Mimariler

• Standart CNN'ler: Standart sıralı CNN'lerin aksine, ResNet'ler artık öğrenme sayesinde performansta bir kayıp 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 kullansa da amacı farklıdır. U-Net'te atlama bağlantıları, hassas görüntü segmentasyonu için uzamsal bilgileri kurtarmak üzere katmanları aşağı örnekleme yolundan yukarı örnekleme yoluna bağlar. ResNet'te bağlantılar tipik olarak 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 bilgisayarla görme görevi için bir omurga olarak popüler bir seçim haline getirmektedir.

• Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetleri için yapay zekada, ResNet mimarileri X-ışınları, CT'ler ve MRI'lar gibi tıbbi taramaları analiz etmek için kullanılır. Örneğin, ResNet tabanlı bir model, radyologlara erken tümör tespiti konusunda yardımcı olmak, teşhis doğruluğunu ve hızını artırmak için beyin taramalarından oluşan bir veri kümesi üzerinde eğitilebilir.
• Otonom Sürüş: Sürücüsüz araç lardaki sistemler, gerçek zamanlı algılama için sağlam omurgalara dayanır. ResNet genellikle Waymo gibi şirketler tarafından geliştirilen güvenli navigasyon sistemleri için çok önemli olan nesne algılama, yayaları, araçları ve trafik işaretlerini tanımlama için kamera girdilerini işlemek için kullanılır.

Araçlar ve Uygulama

ResNet mimarileri PyTorch ve TensorFlow gibi büyük derin öğrenme çerçevelerinde yaygın olarak uygulanmaktadır. Genellikle büyük ölçekli ImageNet veri kümesi üzerinde eğitilen önceden eğitilmiş modeller, torchvision gibi kütüphaneler aracılığıyla kolayca kullanılabilir ve bu da özel uygulamalar için etkili transfer öğrenimini kolaylaştırır. Ultralytics HUB gibi platformlar, kullanıcıların özel ihtiyaçları için özel modeller eğitmek üzere ResNet tabanlı modeller de dahil olmak üzere çeşitli mimarilerden yararlanmalarını sağlar. ResNet güçlü bir performans temeli oluştururken, EfficientNet gibi daha yeni mimariler daha iyi verimlilik sunmak için geliştirilmiştir. CNN'ler hakkında daha fazla eğitim kaynağını Stanford'un CS231n kursunda veya DeepLearning.AI gibi sağlayıcıların kursları aracılığıyla bulabilirsiniz.