Reti Neurali Convoluzionali

Reti Neurali Convoluzionali

Reti Neurali Convoluzionali

Cosa sono le Reti Neurali Convoluzionali (CNN)? Sono un particolare tipo di rete neurale feed-forward ottimizzato per l’analisi di dati strutturati su griglie (tipicamente immagini), grazie alla condivisione dei pesi e alla capacità di estrarre automaticamente caratteristiche gerarchiche. Introdotte per la prima volta con LeNet-5, le CNN hanno rivoluzionato la Computer Vision, portando a modelli celebri come AlexNet, VGG, ResNet e Inception. Rispetto ad altre architetture, le CNN riducono drasticamente il numero di parametri e garantiscono invarianza spaziale, risultando particolarmente adatte a compiti di classificazione e rilevazione di oggetti. Oggi si implementano soprattutto con librerie quali TensorFlow, PyTorch e Keras, e si eseguono sia su infrastrutture cloud (AWS, GCP, Paperspace) che on-premise. In questo articolo ne descriviamo le componenti, la funzionalità, le principali varianti, strumenti e piattaforme, con un esempio concreto di implementazione e addestramento, collocandole infine nell’ambito più ampio dell’Intelligenza Artificiale e del Deep Learning.

Contesto di inserimento delle Reti Neurali Convoluzionali

Machine Learning e Deep Learning

Le CNN si inseriscono nell’ambito del Deep Learning, una sotto-disciplina del Machine Learning che utilizza reti neurali profonde per apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati .

Computer Vision

In particolare, le CNN hanno rivoluzionato la Computer Vision, ossia l’elaborazione automatica di immagini e video, grazie alla loro capacità di apprendere filtri spaziali in modo end-to-end.

Definizione precisa delle Reti Neurali Convoluzionali

Una Rete Neurale Convoluzionale è un tipo di rete neurale feed-forward in cui almeno uno dei livelli applica un’operazione di convoluzione spaziale tra l’input e un insieme di filtri (kernel), al fine di estrarre mappe di caratteristiche . Questo approccio consente la condivisione dei pesi e riduce il numero complessivo di parametri rispetto a reti completamente connesse tradizionali).

Componenti principali delle Reti Neurali Convoluzionali

Strato convoluzionale

È il livello cardine: scorre un filtro di dimensione f×f sull’immagine (o sul volume in caso di input multicanale), producendo mappe di attivazione feature map.

Strato di pooling

Dimezza (o riduce di un fattore definito) la dimensione spaziale delle feature map, tramite operazioni di max pooling o average pooling, aumentando la robustezza a traslazioni locali.

Strato completamente connesso

Negli ultimi stadi, una o più fully connected layer aggregano e classificano le feature estratte, restituendo la distribuzione di probabilità sulle classi .

Funzioni di attivazione

Tipicamente si utilizzano ReLU (Rectified Linear Unit) per introdurre non-linearità, seguite talvolta da funzioni come Softmax nello strato di output.

Normalizzazione e regolarizzazione

Spesso si applicano Batch Normalization per stabilizzare e accelerare la convergenza, e Dropout per prevenire overfitting .

Caratteristiche e funzionalità delle Reti Neurali Convoluzionali

• Condivisione dei pesi: stesso filtro applicato su tutta l’immagine, riducendo parametri e migliorando generalizzazione .
• Invarianza spaziale: grazie al pooling e alla convoluzione, le CNN riconoscono caratteristiche indipendentemente dalla loro posizione .
• Estrattori di caratteristiche gerarchiche: dai bordi (primi livelli) a forme complesse (livelli profondi) .

Principali architetture CNN: esempi concreti

LeNet-5

Proposta da Yann LeCun nel 1998 per il riconoscimento di cifre manoscritte (MNIST): 7 livelli (3 convoluzionali, 2 di subsampling, 2 fully connected) .

AlexNet

Vincitore dell’ImageNet 2012: 8 layer (5 convoluzionali, 3 fully connected), uso massiccio di ReLU e data augmentation; primi modelli ad addestrarsi su GPU .

VGGNet

VGG16/VGG19 (2014): reti profonde (16/19 pesi), kernel piccoli 3×3, vantaggio di semplicità strutturale ma costo computazionale elevato .

ResNet

Introdotta nel 2015, sfrutta residual connections per addestrare reti estremamente profonde (>100 layer), risolvendo il problema del gradiente che svanisce .

Inception

Nota anche come GoogLeNet (2014): utilizza blocchi Inception che combinano convoluzioni 1×1, 3×3 e 5×5 parallelamente per catturare multi-scale features .

Confronto con altre tipologie di reti neurali

• Reti Feed-forward (DNN): nessuna convoluzione, ogni input è connesso a ogni neurone; elevato numero di parametri .
• Reti Ricorrenti (RNN/LSTM): specializzate in dati sequenziali (testo, serie temporali), ma meno efficaci sulle immagini .
• Autoencoder/Generative: focalizzate su compressione o generazione, possono includere moduli convoluzionali ma con scopi diversi .

Strumenti e strutture per le CNN – Reti Neurali Convoluzionali

Librerie e framework

• TensorFlow: sviluppato da Google, supporta Keras come API di alto livello .
• Keras: orientato alla sperimentazione rapida, integrato in TensorFlow .
• PyTorch: popolare in ambito ricerca per la sua flessibilità e dinamismo .
• Caffe: noto per prestazioni elevate in produzione .
• MXNet: scalabile, utilizzato da AWS .

Piattaforme di calcolo

• Amazon EC2 GPU (P3/P4): GPU Tesla V100/A100 per addestramento accelerato .
• Google Cloud AI Platform: istanze con GPU e TPU on-demand .
• Paperspace: server GPU preconfigurati per ML .
• Azure ML: integrazione nativa con librerie Deep Learning .

Esempio di implementazione in Keras – Reti Neurali Convoluzionali

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense, Dropout

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(28,28,1)),
    MaxPooling2D((2,2)),
    Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    MaxPooling2D((2,2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dropout(0.5),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.summary()

Addestramento dei dati

1. Preprocessing: normalizzazione dei pixel in [0,1] e reshape .
2. Suddivisione: train/validation/test (es. 70/15/15).
3. Data augmentation: rotazioni, traslazioni, ribaltamenti per aumentare la robustezza .
4. Fit: model.fit(x_train, y_train, epochs=20, batch_size=64, validation_data=(x_val, y_val)).

Collocazione in AI e Deep Learning

Le CNN sono parte integrante del Deep Learning, che a sua volta è una branca dell’Intelligenza Artificiale dedicata a reti neurali profonde capaci di apprendere rappresentazioni complesse direttamente dai dati .

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