Phân tích hiệu suất của các mô hình học sâu trên cơ sở dữ liệu MNIST

<h2 style="font-weight: bold; margin: 12px 0;">Giới thiệu về cơ sở dữ liệu MNIST</h2>

Cơ sở dữ liệu MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology database) là một bộ dữ liệu lớn của các chữ số viết tay, thường được sử dụng để đào tạo các hệ thống xử lý hình ảnh và học máy. Bộ dữ liệu này bao gồm 60.000 mẫu đào tạo và 10.000 mẫu thử nghiệm, tất cả đều đã được chuẩn hóa và tập trung vào một cách thống nhất.

<h2 style="font-weight: bold; margin: 12px 0;">Mô hình học sâu và MNIST</h2>

Mô hình học sâu đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc phân loại hình ảnh, và MNIST là một bộ dữ liệu lý tưởng để đánh giá hiệu suất của chúng. Các mô hình học sâu như mạng nơ-ron tích chập (CNN), mạng nơ-ron tái phát (RNN), và mạng nơ-ron đa tầng (MLP) đều đã được sử dụng để phân loại các chữ số trong MNIST.

<h2 style="font-weight: bold; margin: 12px 0;">Hiệu suất của mạng nơ-ron tích chập (CNN)</h2>

CNN là một trong những mô hình học sâu phổ biến nhất được sử dụng trong phân loại hình ảnh. Trong các thử nghiệm trên MNIST, CNN thường cho kết quả tốt, với độ chính xác lên đến 99%. Điều này chủ yếu là do khả năng của CNN trong việc học các đặc trưng cục bộ và không gian của hình ảnh, điều mà các mô hình học sâu khác thường khó khăn.

<h2 style="font-weight: bold; margin: 12px 0;">Hiệu suất của mạng nơ-ron tái phát (RNN)</h2>

RNN là một mô hình học sâu khác thường được sử dụng trong các tác vụ liên quan đến chuỗi, như dịch máy hoặc nhận dạng giọng nói. Tuy nhiên, khi áp dụng RNN vào MNIST, hiệu suất thường không cao như CNN. Điều này có thể do RNN không tốt trong việc xử lý dữ liệu không gian như hình ảnh.

<h2 style="font-weight: bold; margin: 12px 0;">Hiệu suất của mạng nơ-ron đa tầng (MLP)</h2>

MLP là một mô hình học sâu cơ bản, thường được sử dụng như một điểm khởi đầu trong nhiều tác vụ học máy. Trong các thử nghiệm trên MNIST, MLP thường cho kết quả tốt, nhưng không bằng CNN. Điều này có thể do MLP không có khả năng học các đặc trưng không gian và cục bộ như CNN.

<h2 style="font-weight: bold; margin: 12px 0;">Tóm tắt</h2>

Trên cơ sở dữ liệu MNIST, các mô hình học sâu như CNN, RNN và MLP đều đã được thử nghiệm. Trong số đó, CNN thường cho kết quả tốt nhất, với độ chính xác lên đến 99%. RNN và MLP cũng cho kết quả tốt, nhưng thường không bằng CNN. Điều này cho thấy rằng, trong việc phân loại hình ảnh, CNN có lẽ là mô hình học sâu hiệu quả nhất.