Tavalist närvivõrku saab tõepoolest võrrelda peaaegu 30 miljardi muutuja funktsiooniga. Selle võrdluse mõistmiseks peame süvenema närvivõrkude põhikontseptsioonidesse ja mudelis suure hulga parameetrite omamise tagajärgedesse.
Närvivõrgud on masinõppe mudelite klass, mis on inspireeritud inimaju struktuurist ja funktsioonidest. Need koosnevad omavahel ühendatud sõlmedest, mis on organiseeritud kihtidena. Iga sõlm rakendab vastuvõetud sisendile teisenduse ja edastab tulemuse järgmisele kihile. Sõlmedevaheliste ühenduste tugevuse määravad parameetrid, mida nimetatakse ka kaaludeks ja nihketeks. Neid parameetreid õpitakse tundma koolitusprotsessi käigus, kus võrk kohandab neid, et minimeerida erinevust oma prognooside ja tegelike sihtmärkide vahel.
Närvivõrgu parameetrite koguarv on otseselt seotud selle keerukuse ja väljendusvõimega. Standardses edasisuunas närvivõrgus määrab parameetrite arvu kihtide arv ja iga kihi suurus. Näiteks võrgus, millel on 10 sisendsõlme, 3 peidetud kihti, millest igaühes on 100 sõlme, ja 1 väljundsõlm, oleks 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 XNUMX parameetrit.
Vaatleme nüüd stsenaariumi, kus meil on erakordselt suure parameetrite arvuga närvivõrk, ligi 30 miljardit. Selline võrk oleks äärmiselt sügav ja lai, koosnedes tõenäoliselt sadadest või isegi tuhandetest kihtidest, mille igas kihis on miljoneid sõlme. Sellise võrgu koolitamine oleks tohutu ülesanne, mis nõuab tohutul hulgal andmeid, arvutusressursse ja aega.
Nii suure hulga parameetrite omamine toob kaasa mitmeid väljakutseid. Üks põhiprobleeme on ülepaigutamine, kus mudel õpib treeningandmeid meelde jätma, selle asemel, et üldistada uutele, seninägematutele näidetele. Selle probleemi lahendamiseks kasutatakse tavaliselt selliseid reguleerimismeetodeid nagu L1 ja L2 reguleerimine, katkestamine ja partii normaliseerimine.
Veelgi enam, 30 miljardi parameetriga närvivõrgu koolitamine nõuaks märkimisväärsel hulgal märgistatud andmeid, et vältida ülepaigutamist ja tagada mudeli üldistusvõime. Mudeli jõudluse parandamiseks saab kasutada ka andmete suurendamise tehnikaid, ülekandeõpet ja komplekteerimist.
Praktikas kasutatakse miljardite parameetritega närvivõrke tavaliselt spetsiaalsetes rakendustes, nagu loomuliku keele töötlemine (NLP), arvutinägemine ja õppimine. Mudelid nagu GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ja Vision Transformers (ViTs) on näited tipptasemel arhitektuuridest, millel on miljardid parameetrid ja mis on saavutanud oma valdkonnas märkimisväärseid tulemusi.
Kui tavalist närvivõrku saab teoreetiliselt võrrelda peaaegu 30 miljardi muutuja funktsiooniga, on sellise mudeli väljaõppe ja kasutuselevõtuga seotud praktilised väljakutsed märkimisväärsed. Selle skaala süvaõppe mudelitega töötamisel on oluline hoolikalt kaaluda mudeli arhitektuuri, seadustamistehnikaid, andmete kättesaadavust ja arvutusressursse.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/DLPP sügav õppimine Pythoni ja PyTorchiga:
- Kui soovitakse konvolutsioonilises närvivõrgus värvipilte ära tunda, kas siis tuleb hallskaala kujutiste tuvastamisel lisada veel üks mõõde?
- Kas aktiveerimisfunktsiooni võib pidada aju neuroni jäljendamiseks, kas süttimisel või mitte?
- Kas PyTorchi saab võrrelda mõne lisafunktsiooniga GPU-l töötava NumPyga?
- Kas valimiväline kadu on valideerimise kadu?
- Kas PyTorchi käivitatud närvivõrgu mudeli praktiliseks analüüsiks peaks kasutama tensorplaati või piisab matplotlibist?
- Kas PyTorchi saab võrrelda GPU-l töötava NumPy-ga, millel on mõned lisafunktsioonid?
- Kas see väide on tõene või vale "Klassifitseeriva närvivõrgu puhul peaks tulemuseks olema klassidevaheline tõenäosusjaotus."
- Kas sügava õppimisega närvivõrgu mudeli käivitamine PyTorchis mitmel GPU-l on väga lihtne protsess?
- Mis on suurim konvolutsiooniline närvivõrk?
- Kui sisendiks on ViTPose väljundiks olev soojuskaarti salvestavate numpy massiivide loend ja iga numpy faili kuju on [1, 17, 64, 48], mis vastab keha 17 võtmepunktile, siis millist algoritmi saab kasutada?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/DLPP süvaõppes Pythoni ja PyTorchiga