Convolutional Neural Network / CNN
Görüntülerdeki uzamsal örüntüleri filtrelerle tarayarak öğrenen sinir ağı türü.
Evrişimli sinir ağı (Convolutional Neural Network, CNN), özellikle görüntü ve uzamsal verideki örüntüleri öğrenmek için tasarlanmış, biyolojik görme sisteminden esinlenen bir sinir ağı mimarisidir. Temel yapı taşı, küçük boyutlu "filtre" veya "çekirdek" adı verilen ağırlık matrislerinin, girdi görüntüsü üzerinde kaydırılarak (evrişim işlemiyle) her bölgedeki yerel örüntüleri tespit etmesidir. İlk katmanlardaki filtreler genellikle basit kenar, köşe ve renk geçişlerini öğrenirken, ağ derinleştikçe sonraki katmanlar bu basit özellikleri birleştirerek doku, şekil ve nihayetinde göz, tekerlek veya yüz gibi karmaşık nesne parçalarını tanıyabilir hale gelir. Havuzlama (pooling) katmanları ise görüntü boyutunu küçülterek hesaplama yükünü azaltır ve modelin küçük konum kaymalarına karşı dayanıklı olmasını sağlar.
CNN'lerin en önemli avantajı "parametre paylaşımı"dır: aynı filtre görüntünün her bölgesinde kullanıldığından, model tam bağlantılı bir ağa kıyasla çok daha az parametreyle eğitilebilir ve bir nesneyi görüntünün neresinde olursa olsun tanıyabilir. Bu özellikler, CNN'leri uzun yıllar boyunca görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve tıbbi görüntü analizi gibi görevlerde standart yaklaşım haline getirmiştir; AlexNet ve ResNet gibi mimariler alanın kilometre taşları arasındadır. Son yıllarda Vision Transformer gibi dikkat tabanlı mimariler bazı görevlerde CNN'lerin performansını yakalamış olsa da, CNN'ler halen verimlilikleri ve iyi anlaşılmış davranışları nedeniyle yaygın kullanılmaktadır.
CNN'lerin en önemli avantajı "parametre paylaşımı"dır: aynı filtre görüntünün her bölgesinde kullanıldığından, model tam bağlantılı bir ağa kıyasla çok daha az parametreyle eğitilebilir ve bir nesneyi görüntünün neresinde olursa olsun tanıyabilir. Bu özellikler, CNN'leri uzun yıllar boyunca görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve tıbbi görüntü analizi gibi görevlerde standart yaklaşım haline getirmiştir; AlexNet ve ResNet gibi mimariler alanın kilometre taşları arasındadır. Son yıllarda Vision Transformer gibi dikkat tabanlı mimariler bazı görevlerde CNN'lerin performansını yakalamış olsa da, CNN'ler halen verimlilikleri ve iyi anlaşılmış davranışları nedeniyle yaygın kullanılmaktadır.