เข้าใจ Neural Network ให้ลึกจริง — ทำไมต้อง Convolution, ทำไม ReLU ต้องตามหลัง Conv2d และทำไมเลเยอร์ลึกขึ้นถึงเรียนรู้ฟีเจอร์ซับซ้อนขึ้น
หลายคนที่เริ่มศึกษา Deep Learning มักสงสัยว่า
- ทำไมเลเยอร์แรกถึงเรียนรู้ “ขอบภาพ (edges)” ก่อน “รูปร่าง (shapes)”?
- ทำไมงานด้านภาพต้องใช้
Conv2dแทบทุกครั้ง? - Convolution คืออะไรแน่?
- ทำไมต้องใส่ ReLU หลัง Conv2d ทุกครั้ง?
- แล้วทำไมยิ่งเพิ่มเลเยอร์ ความสามารถในการทำนายถึงดีขึ้น?
บทความนี้จะอธิบายแบบลึก แต่เข้าใจง่าย เหมาะสำหรับทั้งผู้เริ่มต้นและผู้ที่อยากเข้าใจแก่นการทำงานของ Neural Network จริง ๆ
🔥 ส่วนที่ 1 — ทำไมเลเยอร์ลึกขึ้นถึงเรียนรู้อะไรที่ซับซ้อนขึ้น?
Neural Network เรียนรู้แบบ "ลำดับชั้น" (Hierarchy) โดยธรรมชาติ:
| เลเยอร์ | สิ่งที่เรียนรู้ | เหตุผล |
|---|---|---|
| 1 | ขอบภาพ (Edges) | ง่ายที่สุดและข้อมูลเด่นที่สุด |
| 2 | รูปร่างพื้นฐาน (Shapes) | รวมขอบหลาย ๆ แบบเข้าด้วยกัน |
| 3 | ลายพื้นผิว (Textures) | รวมรูปร่างกลายเป็น pattern |
| 4+ | ส่วนประกอบของวัตถุ | เช่น ตา ล้อ ใบไม้ ฯลฯ |
| สุดท้าย | วัตถุ | เช่น แมว รถ คน ฯลฯ |
❗ สำคัญ:
เรา ไม่ได้เขียนโค้ด บังคับให้เลเยอร์เรียนสิ่งเหล่านี้
ไม่มีคำสั่งเช่น:
layer1.learn_edges()
layer2.learn_shapes()Neural Network มีเป้าหมายเพียงอย่างเดียว:
\text{ลดค่า Loss ให้ต่ำที่สุด}
เมื่อ Backpropagation ปรับน้ำหนักของเลเยอร์ต่าง ๆ
มันจะเรียนรู้สิ่งที่ดีที่สุดสำหรับการลด Loss
ขอบภาพจึงเกิดขึ้นก่อน เพราะเป็นฟีเจอร์ง่ายและสำคัญที่สุด
รูปร่างเกิดตามมาเพราะต้องรวมขอบหลาย ๆ จุดเข้าด้วยกัน
นี่เรียกว่า Hierarchical Feature Learning (ฟีเจอร์แบบลำดับชั้น)
🔍 ส่วนที่ 2 — Convolution คืออะไร?
Convolution คือการใช้ “ฟิลเตอร์เล็ก ๆ” เช่นขนาด 3×3
ไปไล่สแกนรูปภาพเพื่อ ตรวจจับแพทเทิร์น
ตัวอย่างฟิลเตอร์ตรวจจับขอบแนวตั้ง:
[ 1 0 -1 ]
[ 1 0 -1 ]
[ 1 0 -1 ]มันทำงานแบบ:
- ครอบฟิลเตอร์ลงภาพ
- คูณค่าพิกเซลกับค่าฟิลเตอร์
- รวมผล
- เลื่อนตำแหน่งหนึ่งช่อง
- ทำซ้ำทั่วภาพ
สิ่งที่ Convolution ตรวจจับได้:
- ขอบภาพ
- มุม
- เส้นโค้ง
- ลายพื้นผิว
- รูปร่าง
- ส่วนประกอบของวัตถุ
ทั้งหมดเกิดจากฟิลเตอร์ที่เรียนรู้จากข้อมูลผ่าน backprop
🟦 ส่วนที่ 3 — ทำไมงานด้านภาพต้องใช้ Conv2d?
Conv2d เป็นเลเยอร์ที่เหมาะกับงานภาพที่สุด เพราะ:
✔ 1. ภาพมีโครงสร้างเชิงพื้นที่ (Spatial Structure)
พิกเซลข้าง ๆ กันมีความเกี่ยวข้องกัน → Conv2d ใช้พื้นที่แบบ local ได้ดี
✔ 2. ใช้น้ำหนักซ้ำทั่วภาพ (Weight Sharing)
ฟิลเตอร์ 3×3 หนึ่งตัวถูกใช้ทั่วทั้งภาพ
→ จำนวนพารามิเตอร์น้อยกว่า Linear หลายร้อยเท่า
✔ 3. มีคุณสมบัติ Translation Invariance
วัตถุอยู่ตำแหน่งไหน ฟิลเตอร์จะตรวจจับได้เหมือนเดิม
✔ 4. ประสิทธิภาพสูง
Linear ต้องใช้พารามิเตอร์ 150,000+ สำหรับภาพหนึ่งภาพ
Conv2d ใช้แค่ 9 ค่าในฟิลเตอร์ 3×3
✔ 5. เรียนรู้แบบลำดับชั้นได้ดี
Conv2d + ReLU ซ้อนกันหลายครั้ง
ทำให้เกิด Hierarchy ของฟีเจอร์อัตโนมัติ
จึงไม่น่าแปลกใจที่ CNN ทุกรุ่นใช้ Conv2d เช่น:
- LeNet
- AlexNet
- VGG
- ResNet
- MobileNet
แม้แต่ Vision Transformer (ViT) ก็ยังใช้ Conv-like embedding ตอนต้น
⚙️ ส่วนที่ 4 — เข้าใจพารามิเตอร์ของ nn.Conv2d
รูปแบบคำสั่ง:
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)| พารามิเตอร์ | หมายถึง |
|---|---|
in_channels |
จำนวนช่องของอินพุต (เช่น RGB=3) |
out_channels |
จำนวนฟิลเตอร์ที่ต้องการเรียนรู้ |
kernel_size |
ขนาดฟิลเตอร์ เช่น 3×3 |
stride |
ระยะเลื่อนของฟิลเตอร์ |
padding |
เติมขอบภาพเพื่อไม่ให้ขนาดลดลง |
ตัวอย่าง:
nn.Conv2d(3, 64, 3, stride=1, padding=1)หมายถึง:
- อินพุต 3 ช่อง (RGB)
- เรียนรู้ฟิลเตอร์ 64 ตัว ขนาด 3×3
🔥 ส่วนที่ 5 — ทำไมต้อง ReLU หลัง Conv2d?
ReLU ถูกวางหลัง Conv2d เพราะ:
✔ 1. Conv2d เป็นฟังก์ชันเชิงเส้น
ซ้อน Conv หลายเลเยอร์ = ยังเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นเดียว
→ เรียนรู้ฟีเจอร์ซับซ้อนไม่ได้
✔ 2. ReLU เพิ่มความไม่เป็นเชิงเส้น (Nonlinearity)
ReLU(x) = \max(0, x)
นี่ทำให้โมเดลเรียนรู้:
- ขอบที่ซับซ้อน
- ลายพื้นผิว
- รูปร่าง
- วัตถุ
✔ 3. แก้ปัญหา vanishing gradient
ReLU ให้ gradient = 1 สำหรับค่าบวก
→ training เร็วมาก
✔ 4. ทำให้ฟีเจอร์ชัดเจนขึ้น
ค่าที่ไม่สำคัญถูกตัดเป็น 0
เหลือเฉพาะ activation สำคัญ
โครงสร้างพื้นฐานของ CNN จึงเป็น:
Conv → ReLU → Conv → ReLU → Conv → ReLU → …🧠 สรุปภาพรวม
Neural Network ดูลึกลับ แต่ทำงานตามหลักการง่าย ๆ:
- Convolution → ตรวจจับ pattern
- ReLU → เพิ่มความไม่เชิงเส้นให้เรียนรู้เรื่องยาก
- Backpropagation → ปรับฟิลเตอร์อัตโนมัติ
- เลเยอร์ลึก → รวมฟีเจอร์จากง่าย → ซับซ้อน
ความจริงคือ เราไม่ต้องบังคับให้เลเยอร์เรียน edge หรือ shape
มันเกิดขึ้นเอง เพราะมันคือวิธีที่ดีที่สุดในการลด loss
ถ้าเข้าใจฐานรากเหล่านี้ คุณจะเข้าใจ Deep Learning เกือบทั้งหมดแล้ว
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- เข้าใจ Training, Validation และ Testing ใน Machine Learning
- ระบบตรวจสอบความแท้ด้วย AI สำหรับแบรนด์ค้าปลีกยุคใหม่
- หนังสือเหนือกาลเวลา: เรียนรู้การคิดแบบนักฟิสิกส์ทดลอง
- SimpliBreakout: เครื่องมือสแกนหุ้น Breakout และแนวโน้มข้ามตลาด สำหรับเทรดเดอร์สายเทคนิค
- SimpliUni: แอปสมาร์ตแคมปัสที่ทำให้ชีวิตในมหาวิทยาลัยง่ายขึ้น
- พัฒนาโปรแกรมสแกนหุ้น Breakout หลายตลาดด้วย Python
- Agentic AI และ MCP Servers: ก้าวต่อไปของระบบอัตโนมัติอัจฉริยะ
- การใช้ DevOps กับระบบอีคอมเมิร์ซ Django + DRF + Docker + PostgreSQL
- วิธีที่ AI ช่วยแก้ปัญหาใน Agile Development ได้จริง
- การเชื่อมต่อ TAK และ Wazuh เพื่อการรับรู้ภัยคุกคามแบบเรียลไทม์
- การขยายระบบ Wazuh สำหรับการมอนิเตอร์ความปลอดภัยเครือข่ายหลายสาขา
- ทำไมโครงการ ERP ถึงล้มเหลว — และเราจะหลีกเลี่ยงได้อย่างไร
- วิธีสร้างคอมมูนิตี้ที่แข็งแกร่งด้วยเทคโนโลยี
- ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กับสวนสัตว์ยุคใหม่: ทำให้การเรียนรู้สนุก ฉลาด และน่าจดจำ
- วิธีเลือกโรงงานรับซื้อเศษวัสดุรีไซเคิลสำหรับโรงงานอุตสาหกรรม
- เข้าใจเทคโนโลยีฐานข้อมูลยุคใหม่ — และวิธีเลือกให้เหมาะกับงานของคุณ
- อนาคตอยู่ที่ขอบเครือข่าย — เข้าใจ Edge & Distributed Computing ในปี 2025
- NVIDIA กับสองคลื่นใหญ่: จากคริปโตสู่ AI — ศิลปะแห่งการโต้คลื่นในฟองสบู่
- จากการตรวจเช็กด้วยมือสู่การบำรุงรักษาอากาศยานด้วย AI
- ระบบสร้างใบรับรองการตรวจสอบอัตโนมัติจากเทมเพลต Excel
