Derin Öğrenmede CNN Modelleri Nedir?

Evrişimsel Sinir Ağlarına (CNN) Giriş

Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks – CNN), derin öğrenmenin en güçlü ve yaygın olarak kullanılan modellerinden biridir. Özellikle görüntü işleme ve bilgisayar görüşü alanında çığır açan başarılara imza atmıştır. Geleneksel yapay sinir ağlarının aksine, CNN’ler görüntülerin iki boyutlu (veya üç boyutlu) yapısını doğrudan işleyebilme kapasitesine sahiptir. Bu, modellerin görüntülerdeki desenleri, kenarları, dokuları ve nesneleri çok daha etkili bir şekilde tanımasını sağlar. Başka bir deyişle, bir insan gözünün bir nesneyi nasıl algıladığına benzer şekilde, CNN’ler de pikseller arasındaki ilişkileri öğrenerek hiyerarşik özellik çıkarımı yapar. Bu nedenle, otonom araçlardan tıbbi görüntülemeye kadar pek çok alanda temel bir yapı taşı haline gelmiştir.

CNN Modellerinin Temel Yapı Taşları

Bir CNN modeli genellikle bir dizi temel katmandan oluşur. Bu katmanlar sırasıyla evrişim (convolutional), aktivasyon (activation) ve havuzlama (pooling) katmanlarıdır. Evrişim katmanı, giriş görüntüsündeki yerel özellikleri filtreler aracılığıyla algılar. Örneğin, kenarları veya belirli şekilleri tespit edebilir. Ardından, genellikle ReLU (Rectified Linear Unit) gibi bir aktivasyon fonksiyonu, bu özellik haritalarına doğrusal olmayan bir dönüşüm uygulayarak modelin daha karmaşık desenleri öğrenmesine olanak tanır. Ek olarak, havuzlama katmanı, özellik haritalarının boyutunu küçülterek hesaplama yükünü azaltır ve modelin konumdaki küçük değişikliklere karşı daha sağlam hale gelmesini sağlar. Bu üç katman, bir CNN’in öğrenme yeteneğinin temelini oluşturur.

Evrişim Katmanının Çalışma Prensibi

Evrişim katmanı, CNN’lerin kalbidir ve adını buradan alır. Bu katmanda, “filtre” veya “kernel” adı verilen küçük matrisler, giriş görüntüsü üzerinde kaydırılır. Her kaydırma adımında, filtredeki değerler görüntünün ilgili bölgesindeki piksellerle çarpılır ve sonuçlar toplanır. Bu işlem, görüntünün farklı özelliklerini (örneğin, yatay kenarlar, dikey kenarlar, köşeler) vurgulayan bir “özellik haritası” oluşturur. Örneğin, belirli bir filtre yatay çizgileri algılamak üzere eğitilebilirken, başka bir filtre dikey çizgileri tespit edebilir. Başka bir deyişle, evrişim işlemi, görüntünün yerel desenlerini yakalayarak daha soyut ve anlamlı gösterimler elde etmemizi sağlar. Bu haritalar daha sonra modelin bir sonraki katmanına girdi olarak iletilir.

Havuzlama Katmanı ve Önemi

Havuzlama katmanı, evrişim katmanlarının ardından gelen ve genellikle özellik haritalarının boyutunu küçültmek için kullanılan bir katmandır. En yaygın havuzlama türleri “maksimum havuzlama” (max pooling) ve “ortalama havuzlama” (average pooling)dır. Maksimum havuzlama, bir pencere içindeki en yüksek piksel değerini alarak çalışırken, ortalama havuzlama ilgili penceredeki tüm piksellerin ortalamasını alır. Bu katmanın temel amacı, modelin hesaplama yükünü azaltmak, aşırı uyumu önlemek ve modelin görüntüdeki küçük kaymalara veya döndürmelere karşı daha dirençli olmasını sağlamaktır. Bu nedenle, özellik haritasının boyutu küçültülürken en önemli bilgiler korunmuş olur.

Tam Bağlantılı Katmanlar ve Sınıflandırma

CNN mimarisinin son aşamalarında genellikle bir veya daha fazla tam bağlantılı (fully connected – FC) katman bulunur. Evrişim ve havuzlama katmanlarından çıkan son özellik haritası, genellikle düzleştirilir (flattened) ve tek boyutlu bir vektöre dönüştürülür. Bu vektör daha sonra geleneksel bir yapay sinir ağı gibi çalışan tam bağlantılı katmanlara girdi olarak verilir. Tam bağlantılı katmanlar, çıkarılan özelliklerin kombinasyonlarını öğrenerek nihai sınıflandırma veya regresyon kararını verir. Örneğin, bir görüntünün “kedi” mi yoksa “köpek” mi olduğunu belirlemek için bu katmanlar devreye girer. Sonuç olarak, bu katmanlar, modelin önceki katmanlardan öğrendiği yüksek seviyeli özellikleri kullanarak nihai tahminini yapmasını sağlar.

CNN Modellerinin Uygulama Alanları

CNN modelleri, bilgisayar görüşünün birçok alt alanında devrim niteliğinde başarılar elde etmiştir. En belirgin uygulama alanlarından biri görüntü tanıma ve sınıflandırmadır; örneğin, bir resimdeki nesneleri veya yüzleri tanımak. Ayrıca, nesne tespiti (resimdeki nesnelerin konumunu ve türünü belirleme) ve görüntü segmentasyonu (resimdeki her pikseli bir sınıfa atama) gibi karmaşık görevlerde de yaygın olarak kullanılırlar. Tıbbi görüntülemede tümör tespiti, otonom araçlarda yol işaretlerini ve yayaları tanıma ve hatta doğal dil işlemede metin sınıflandırma gibi alanlarda da etkin bir şekilde uygulanmaktadırlar. Bu nedenle, CNN’ler modern yapay zeka sistemlerinin ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir.

Popüler CNN Mimarileri ve Geleceği

Yıllar içinde, çeşitli güçlü CNN mimarileri geliştirilmiştir. Bunlardan bazıları LeNet-5 (ilk başarılı CNN), AlexNet (derin öğrenme patlamasının başlangıcı), VGG (basit ve derin bir yapı), Google’ın Inception (çoklu ölçekli özellik çıkarma) ve Microsoft’un ResNet’i (çok derin ağların eğitimi için kalıntı bağlantılar) gibi modellerdir. Bu mimariler, büyük veri kümelerinde üstün performans sergileyerek bilgisayar görüşü alanında birçok kilometre taşını temsil etmiştir. Gelecekte, daha enerji verimli, daha hafif ve gerçek zamanlı uygulamalara daha uygun CNN modellerinin geliştirilmesi beklenmektedir. Bununla birlikte, açıklanabilirlik (explainability) ve sağlamlık (robustness) gibi konular da araştırmanın odak noktası olmaya devam edecektir.