Bežnú neurónovú sieť možno skutočne porovnať s funkciou takmer 30 miliárd premenných. Aby sme pochopili toto porovnanie, musíme sa ponoriť do základných pojmov neurónových sietí a dôsledkov existencie obrovského množstva parametrov v modeli.
Neurónové siete sú triedou modelov strojového učenia inšpirovaných štruktúrou a funkciou ľudského mozgu. Pozostávajú zo vzájomne prepojených uzlov organizovaných do vrstiev. Každý uzol aplikuje transformáciu na vstup, ktorý prijíma, a výsledok odovzdá ďalšej vrstve. Sila spojenia medzi uzlami je určená parametrami, tiež známymi ako váhy a odchýlky. Tieto parametre sa naučia počas tréningového procesu, kde ich sieť upravuje tak, aby sa minimalizoval rozdiel medzi jej predpoveďami a skutočnými cieľmi.
Celkový počet parametrov v neurónovej sieti priamo súvisí s jej zložitosťou a výpovednou silou. V štandardnej doprednej neurónovej sieti je počet parametrov určený počtom vrstiev a veľkosťou každej vrstvy. Napríklad sieť s 10 vstupnými uzlami, 3 skrytými vrstvami po 100 uzloch a 1 výstupným uzlom by mala 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 XNUMX parametrov.
Teraz uvažujme o scenári, v ktorom máme neurónovú sieť s mimoriadne veľkým počtom parametrov, takmer 30 miliárd. Takáto sieť by bola extrémne hlboká a široká, pravdepodobne by pozostávala zo stoviek alebo dokonca tisícok vrstiev s miliónmi uzlov v každej vrstve. Trénovanie takejto siete by bolo obrovskou úlohou, ktorá by si vyžadovala obrovské množstvo údajov, výpočtových zdrojov a času.
S takým obrovským počtom parametrov prichádza niekoľko výziev. Jedným z hlavných problémov je overfitting, kde sa model učí zapamätať si tréningové dáta namiesto zovšeobecňovania na nové, nevídané príklady. Na riešenie tohto problému sa bežne používajú regulačné techniky, ako je regularizácia L1 a L2, výpadok a normalizácia dávky.
Navyše, trénovanie neurónovej siete s 30 miliardami parametrov by vyžadovalo značné množstvo označených údajov, aby sa predišlo preplneniu a zabezpečila sa schopnosť modelu zovšeobecniť. Na zlepšenie výkonu modelu možno použiť aj techniky rozšírenia údajov, učenie sa prenosu a zostavovanie.
V praxi sa neurónové siete s miliardami parametrov zvyčajne používajú v špecializovaných aplikáciách, ako je spracovanie prirodzeného jazyka (NLP), počítačové videnie a posilňovacie učenie. Modely ako GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) a Vision Transformers (ViT) sú príkladmi najmodernejších architektúr s miliardami parametrov, ktoré dosiahli pozoruhodné výsledky vo svojich príslušných oblastiach.
Zatiaľ čo bežnú neurónovú sieť možno teoreticky porovnať s funkciou takmer 30 miliárd premenných, praktické výzvy spojené s tréningom a nasadením takéhoto modelu sú značné. Pri práci s modelmi hlbokého učenia tohto rozsahu je nevyhnutné starostlivé zváženie architektúry modelu, techník regularizácie, dostupnosti údajov a výpočtových zdrojov.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/DLPP Deep Learning s programami Python a PyTorch:
- Ak niekto chce rozpoznať farebné obrázky na konvolučnej neurónovej sieti, musí pridať ďalší rozmer pri rozpoznávaní obrázkov v odtieňoch šedej?
- Dá sa uvažovať o tom, že aktivačná funkcia napodobňuje neurón v mozgu buď s výstrelom alebo nie?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Je strata mimo vzorky stratou pri validácii?
- Mal by sa použiť tenzorová doska na praktickú analýzu modelu neurónovej siete spusteného na PyTorch alebo stačí matplotlib?
- Dá sa PyTorch porovnať s NumPy bežiacim na GPU s nejakými ďalšími funkciami?
- Je toto tvrdenie pravdivé alebo nepravdivé "Pre klasifikačnú neurónovú sieť by výsledkom malo byť rozdelenie pravdepodobnosti medzi triedami."
- Je spustenie modelu neurónovej siete s hlbokým učením na viacerých GPU v PyTorch veľmi jednoduchý proces?
- Aká je vyrobená najväčšia konvolučná neurónová sieť?
- Ak je vstupom zoznam numpy polí uchovávajúcich heatmapu, ktorá je výstupom ViTPose a tvar každého numpy súboru je [1, 17, 64, 48] zodpovedajúci 17 kľúčovým bodom v tele, ktorý algoritmus možno použiť?
Pozrite si ďalšie otázky a odpovede v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python a PyTorch