DNN

DNN (Deep Neural Network — derin sinir ağı), girdiyi birbirine bağlı çok sayıda katmandan geçirerek işleyen yapay sinir ağıdır. Her katman kendinden önceki katmanın çıktısını alır, ağırlık denen sayılarla çarpar ve bir sonrakine verir. "Derin" sıfatı bu katman sayısının çokluğunu anlatır. Derin öğrenme ile karıştırılmamalı: derin öğrenme yöntemin adıdır, DNN ise o yöntemin üzerinde çalıştığı yapıdır. Eğitim sırasında ağın ağırlıkları örneklere bakılarak ayarlanır; kullanım sırasında (çıkarım) bu ağırlıklar sabittir ve ağ yalnızca gelen görüntüyü işler.

Güvenlik kameralarında bir nesnenin insan mı araç mı olduğuna, bir plakanın hangi karakterlerden oluştuğuna ya da iki yüzün aynı kişiye ait olup olmadığına karar veren şey bu ağdır. Görüntü işlemede en sık kullanılan biçimi, komşu pikselleri birlikte değerlendiren evrişimli ağdır (CNN). Eğitim, güçlü sunucularda ve üretici tarafında yapılır; sahadaki kameraya yalnızca eğitilmiş model yüklenir. Kameranın bunu kendi üzerinde çalıştırabilmesi için özel bir yapay zeka çipi gerekir ve ürün belgelerindeki TOPS değeri (saniyede trilyon işlem) bu çipin kapasitesini anlatır. Kapasite, aynı anda kaç akışın ve hangi hızda işlenebileceğini belirler.

Pratikte dikkat edilecekler yapının kendisinden gelir. Ağ büyüdükçe doğruluk artar ama işlem yükü ve enerji tüketimi de artar; pilli ya da güneş enerjili bir kamerada küçük model kullanmak zorunludur. Model üreticinin seçtiği veriyle eğitildiği için sahadaki koşullar farklıysa doğruluk düşer, üstelik ağ kararının gerekçesini vermez. Kameranın modeli firmware ile güncellenir, yani algılama başarısı zamanla iyileşebilir; bu da firmware güncellemelerini takip etmek için ayrı bir sebeptir.