Aktivacijski atlasi su moćan alat za vizualizaciju prostora aktivacija u neuronskoj mreži. Kako bismo razumjeli kako aktivacijski atlasi funkcioniraju, važno je najprije jasno razumjeti što su aktivacije u kontekstu neuronske mreže.
U neuronskoj mreži, aktivacije se odnose na izlaze svakog neurona ili čvora u mreži. Te se aktivacije izračunavaju primjenom skupa težina na ulaze svakog neurona i propuštanjem rezultata kroz aktivacijsku funkciju. Aktivacijska funkcija uvodi nelinearnost u mrežu, omogućujući joj modeliranje složenih odnosa između ulaza i izlaza.
Aktivacijski atlasi pružaju način vizualizacije aktivacija neuronske mreže njihovim preslikavanjem na niskodimenzionalni prostor koji se može lako vizualizirati. Ovo je osobito korisno u području klasifikacije slika, gdje se neuronske mreže obično koriste za analizu i klasifikaciju slika.
Za izradu aktivacijskog atlasa započinjemo odabirom skupa reprezentativnih ulaznih slika. Te slike zatim prolaze kroz neuronsku mrežu i bilježe se aktivacije određenog sloja ili skupa slojeva. Aktivacije se zatim projiciraju na niskodimenzionalni prostor korištenjem tehnika smanjenja dimenzionalnosti kao što su t-SNE ili UMAP.
Dobiveni aktivacijski atlas daje vizualni prikaz prostora aktivacija u neuronskoj mreži. Svaka točka u atlasu odgovara ulaznoj slici, a položaj točke predstavlja aktivaciju odabranog sloja(ova) za tu sliku. Proučavanjem atlasa možemo dobiti uvid u to kako neuronska mreža predstavlja i obrađuje informacije.
Na primjer, razmotrimo neuronsku mrežu osposobljenu za klasificiranje slika životinja. Mogli bismo izraditi aktivacijski atlas koristeći niz slika različitih životinja. Proučavajući atlas, mogli bismo primijetiti da se slike mačaka i pasa skupljaju zajedno, što ukazuje da je mreža naučila razlikovati ove dvije klase. Također bismo mogli primijetiti da su slike ptica raširene po atlasu, što ukazuje na to da mreža ima raznolikiju zastupljenost ove klase.
Aktivacijski atlasi imaju nekoliko didaktičkih vrijednosti. Prvo, pružaju vizualni prikaz unutarnjeg rada neuronske mreže, olakšavajući razumijevanje i tumačenje načina na koji mreža obrađuje informacije. Ovo može biti osobito korisno za istraživače i praktičare u području strojnog učenja jer im omogućuje da steknu uvid u ponašanje svojih modela.
Drugo, aktivacijski atlasi mogu se koristiti za uklanjanje pogrešaka i poboljšanje modela. Vizualizirajući aktivacije različitih slojeva, možemo identificirati potencijalne probleme kao što su mrtvi neuroni ili prekomjerno opremanje. Te se informacije zatim mogu koristiti za pročišćavanje arhitekture modela ili procesa obuke.
Osim toga, aktivacijski atlasi mogu se koristiti za usporedbu različitih modela ili strategija obuke. Stvaranjem atlasa za više modela možemo vizualno usporediti njihove obrasce aktivacije i identificirati razlike ili sličnosti. To može pomoći u razumijevanju utjecaja različitih izbora dizajna na ponašanje mreže.
Aktivacijski atlasi vrijedan su alat za vizualizaciju prostora aktivacija u neuronskoj mreži. Oni pružaju vizualni prikaz načina na koji mreža obrađuje informacije i mogu se koristiti za razumijevanje, tumačenje i poboljšanje modela strojnog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning