VGG

Visual Geometry Group (בראשי תיבות: VGG; בתרגום חופשי לעברית: קבוצת גאומטריות חזותית) היא ארכיטקטורת רשת קונבולוציה שנוצרה על ידיי קרן סימוניין ואנדרו זיסרמן מאוניברסיטת אוקספורד.

VGG התחרתה וזכתה בתחרות "אתגר זיהוי חזותי בקנה מידה גדול" של ImageNet ב-18 באוגוסט 2014, המחקר המקורי קבע שהשכבות הרבות והפילטרים הקטנים הם אלו שסייעו לארכיטקטורה להגיע להישגיה הגבוהים.

 עיצוב המודל 
במחקר המקורי הציגו 7 גרסאות של המודל וקראו להן A, A-LRN, B, C, D, E. כל הגרסאות מקבלות תמונות בגודל  ומסתיימות ב-max pooling ושלוש שכבות fully connected בגודל 4096, 4096 ו-1000 בהתאמה כאשר בשכבה האחרונה עושים שימוש בפונקציות אקטיבציה מסוג soft-max. במודלים B עד E מאתחלים את ארבע השכבות הראשונות ואת השלוש האחרונות במשקולות של מודל A מאומן כדי לקצר את זמני האימון. כל המודלים נבדקו לפי אחוז השגיאות שלהם בחמש התחזיות הכי סבירות שלהם (top-5 val. error) כלומר כמה פעמים התשובה לא הייתה בחמשת הניחושים הכי סבירים שלהם.

 מודל A 

מורכב מאחת עשרה שכבות כאשר בשכבות הרשת קונבולוציה עושה שימוש בפילטרים בגודל  בלבד. המודל זכה ל 10.4% top-5 val. error.

 מודל A-LRN 

כמו המודל הראשון רק עם שכבת LRN. המודל זכה ל 10.5% top-5 val. error.

 מודל B 

מורכב משלוש עשרה שכבות כאשר בשכבות הרשת קונבולוציה עושה שימוש בפילטרים בגודל  בלבד. המודל זכה ל 9.9% top-5 val. error.

 מודל C 

מורכב משש עשרה שכבות כאשר בשכבות הרשת קונבולוציה עושה שימוש בפילטרים בגודל  ו  בלבד. המודל זכה ל 8.8% top-5 val. error.

 מודל (VGG16) D 

מוכר גם כ-VGG16 המודל הפופולרי ביותר בגלל שילוב של עלות חישוב ותוצאות מורכב משש עשרה שכבות כאשר בשכבות הרשת קונבולוציה עושה שימוש בפילטרים בגודל  בלבד. המודל זכה ל 8.1% top-5 val. error.

 מודל (VGG19) E 

מוכר גם כ-VGG19 המודל המדויק ביותר אך גם היקר יותר מבחינה חישובית. מורכב מתשע עשרה שכבות כאשר בשכבות הרשת קונבולוציה עושה שימוש בפילטרים בגודל  בלבד. המודל זכה ל 8.0% top-5 val. error.

 השפעה 
VGG הוא מודל חשוב שמומש בעוד הרבה מודלים אחרים כגון YOLO נכון ל-20 באפריל 2022 VGG צוטט כ-77062 פעמים.

 הערות שוליים 

2022 04
קטגוריה:למידת מכונה
קטגוריה:בינה מלאכותית
קטגוריה:אלגוריתמים