16、深度学习在图像分析中的应用与挑战

深度学习在图像分析中的应用与挑战

一、深度学习在图像分析中的常见模型

（一）循环神经网络中的梯度消失问题

在许多循环神经网络（RNN）中，会出现梯度消失问题。该问题表现为层与层之间早期的边权重调整越来越小，直至变得无效。在反向传播过程中，为了得到结果会对边的权重进行调整，但在很多RNN中，早期层的权重变得极小，即使对与之相连的边的权重进行较大改变，对输出的影响也微乎其微。这使得模型远非最优，难以在早期层实现有效改变。值得注意的是，虽然不太常见，但RNN中导致梯度消失问题的因素也可能引发梯度爆炸问题，这与梯度消失问题恰好相反。

（二）长短期记忆模型（LSTM）

为解决梯度消失问题，长短期记忆模型（LSTM）应运而生并取得了巨大成功。LSTM采用不同的架构，像状态机一样工作，具备遗忘门。当有新输入时，遗忘门会决定遗忘哪些信息，从而更好地控制梯度值，消除了梯度消失问题。LSTM属于RNN的一种，是处理序列数据的优秀深度学习模型。它在癌症诊断和预后方面表现出色，尤其与卷积神经网络（CNN）结合使用时。此外，LSTM还能对医院癌症患者数量的波动进行准确预测。

（三）卷积神经网络（CNN）

CNN是专为模式检测设计的神经网络结构，在图像分析中极为有用。CNN包含专门的卷积层，卷积层中的神经元会对输入进行卷积操作。以检测硬边缘为例，卷积操作会使用一个3×3的矩阵滤波器，将滤波器与图像的各个部分进行逐段比较，通过计算滤波器与输入图像部分（该部分的像素）的点积，判断两者的相似度以及是否符合特定模式。通过多个神经元检测不同的模式和边缘，CNN能够准确检测图像中的特征，常用于面部识别和肿瘤检测等。卷积操作在机器学习中检测模式和边缘