Pravilna neuronska mreža doista se može usporediti s funkcijom od gotovo 30 milijardi varijabli. Da bismo razumjeli ovu usporedbu, moramo proniknuti u temeljne koncepte neuronskih mreža i implikacije velikog broja parametara u modelu.
Neuronske mreže su klasa modela strojnog učenja inspiriranih strukturom i funkcijom ljudskog mozga. Sastoje se od međusobno povezanih čvorova organiziranih u slojeve. Svaki čvor primjenjuje transformaciju na ulaz koji prima i prosljeđuje rezultat sljedećem sloju. Snaga veza između čvorova određena je parametrima, također poznatim kao težine i pristranosti. Ovi se parametri uče tijekom procesa obuke, gdje ih mreža prilagođava kako bi smanjila razliku između svojih predviđanja i stvarnih ciljeva.
Ukupan broj parametara u neuronskoj mreži izravno je povezan s njezinom složenošću i izražajnom snagom. U standardnoj neuronskoj mreži s unaprijednim prijenosom, broj parametara određen je brojem slojeva i veličinom svakog sloja. Na primjer, mreža s 10 ulaznih čvorova, 3 skrivena sloja od po 100 čvorova i 1 izlazni čvor imala bi 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parametar.
Sada, razmotrimo scenarij u kojem imamo neuronsku mrežu s iznimno velikim brojem parametara, blizu 30 milijardi. Takva bi mreža bila iznimno duboka i široka, vjerojatno se sastojala od stotina ili čak tisuća slojeva s milijunima čvorova u svakom sloju. Osposobljavanje takve mreže bio bi monumentalan zadatak, koji bi zahtijevao ogromne količine podataka, računalnih resursa i vremena.
Imati tako ogroman broj parametara dolazi s nekoliko izazova. Jedan od glavnih problema je prekomjerno opremanje, gdje model uči pamtiti podatke o obuci umjesto da generalizira na nove, neviđene primjere. Tehnike regulacije kao što su L1 i L2 regulacija, ispadanje i serijska normalizacija obično se koriste za rješavanje ovog problema.
Štoviše, treniranje neuronske mreže s 30 milijardi parametara zahtijevalo bi značajnu količinu označenih podataka kako bi se spriječilo prekomjerno prilagođavanje i osigurala sposobnost generalizacije modela. Tehnike povećanja podataka, prijenos učenja i skupljanje također se mogu koristiti za poboljšanje performansi modela.
U praksi se neuronske mreže s milijardama parametara obično koriste u specijaliziranim aplikacijama kao što je obrada prirodnog jezika (NLP), računalni vid i učenje s potkrepljenjem. Modeli poput GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) i Vision Transformers (ViTs) primjeri su najsuvremenijih arhitektura s milijardama parametara koji su postigli izvanredne rezultate u svojim domenama.
Dok se regularna neuronska mreža teoretski može usporediti s funkcijom od gotovo 30 milijardi varijabli, praktični izazovi povezani s obukom i uvođenjem takvog modela su značajni. Pažljivo razmatranje arhitekture modela, tehnika regularizacije, dostupnosti podataka i računalnih resursa ključno je pri radu s modelima dubokog učenja ove razine.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/DLPP dubinsko učenje s Pythonom i PyTorchom:
- Ako netko želi prepoznati slike u boji na konvolucijskoj neuronskoj mreži, treba li dodati još jednu dimenziju prilikom prepoznavanja slika u sivim tonovima?
- Može li se smatrati da funkcija aktivacije oponaša neuron u mozgu s aktiviranjem ili ne?
- Može li se PyTorch usporediti s NumPyjem koji radi na GPU-u s nekim dodatnim funkcijama?
- Je li gubitak izvan uzorka gubitak validacije?
- Treba li koristiti tensor ploču za praktičnu analizu modela neuronske mreže koji pokreće PyTorch ili je dovoljan matplotlib?
- Može li se PyTorch usporediti s NumPyjem koji radi na GPU-u s nekim dodatnim funkcijama?
- Je li ova tvrdnja točna ili netočna "Za klasifikacijsku neuronsku mrežu rezultat bi trebao biti distribucija vjerojatnosti između klasa."
- Je li pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu vrlo jednostavan proces?
- Koja je najveća napravljena konvolucijska neuronska mreža?
- Ako je ulaz popis numpy nizova koji pohranjuju toplinsku kartu koja je izlaz ViTPose, a oblik svake numpy datoteke je [1, 17, 64, 48] što odgovara 17 ključnih točaka u tijelu, koji se algoritam može koristiti?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/DLPP Duboko učenje s Pythonom i PyTorchom