O que é : Convolutional Neural Network
Introdução
A Convolutional Neural Network (CNN), ou Rede Neural Convolucional em português, é um tipo de rede neural artificial que é comumente utilizado em tarefas de visão computacional, como reconhecimento de imagens e vídeos. As CNNs são inspiradas no funcionamento do córtex visual do cérebro humano e são capazes de aprender automaticamente padrões e características de imagens através de camadas de convolução.
Arquitetura
Uma CNN é composta por várias camadas, incluindo camadas de convolução, camadas de pooling e camadas totalmente conectadas. As camadas de convolução são responsáveis por extrair características das imagens de entrada, enquanto as camadas de pooling reduzem a dimensionalidade das características extraídas. Por fim, as camadas totalmente conectadas são responsáveis por classificar as imagens com base nas características aprendidas.
Convolução
A operação de convolução é o principal componente de uma CNN e consiste em deslizar um filtro sobre a imagem de entrada para extrair características locais, como bordas, texturas e padrões. Cada filtro é composto por pesos que são aprendidos durante o treinamento da rede, permitindo que a CNN identifique padrões específicos em diferentes regiões da imagem.
Pooling
As camadas de pooling são utilizadas para reduzir a dimensionalidade das características extraídas pelas camadas de convolução, tornando a rede mais eficiente computacionalmente e menos suscetível a overfitting. Existem diferentes tipos de pooling, como o max pooling e o average pooling, que ajudam a preservar as características mais importantes das imagens.
Camadas Totalmente Conectadas
Após a extração e redução das características pelas camadas de convolução e pooling, as camadas totalmente conectadas são responsáveis por combinar essas características e realizar a classificação final da imagem. Essas camadas utilizam algoritmos de aprendizado supervisionado, como o gradiente descendente, para ajustar os pesos e bias da rede e melhorar a precisão das previsões.
Aplicações
As CNNs são amplamente utilizadas em diversas aplicações de visão computacional, como reconhecimento facial, detecção de objetos, segmentação de imagens e classificação de vídeos. Além disso, as CNNs também são empregadas em áreas como medicina, agricultura, automação industrial e veículos autônomos, devido à sua capacidade de aprender e extrair informações úteis de grandes conjuntos de dados visuais.
Vantagens
Uma das principais vantagens das CNNs é a capacidade de aprender automaticamente características relevantes das imagens, sem a necessidade de extração manual de features. Além disso, as CNNs são capazes de lidar com variações de escala, rotação e iluminação nas imagens, tornando-as robustas e eficazes em diferentes cenários.
Desafios
Apesar de suas vantagens, as CNNs também enfrentam desafios, como o alto custo computacional durante o treinamento e a necessidade de grandes conjuntos de dados rotulados para alcançar um bom desempenho. Além disso, as CNNs podem ser suscetíveis a ataques adversariais, nos quais pequenas perturbações nas imagens podem levar a previsões erradas da rede.
