Redno nevronsko mrežo lahko dejansko primerjamo s funkcijo skoraj 30 milijard spremenljivk. Da bi razumeli to primerjavo, se moramo poglobiti v temeljne koncepte nevronskih mrež in posledice velikega števila parametrov v modelu.
Nevronske mreže so razred modelov strojnega učenja, ki se zgledujejo po strukturi in delovanju človeških možganov. Sestavljeni so iz med seboj povezanih vozlišč, organiziranih v plasti. Vsako vozlišče uporabi transformacijo za vhod, ki ga prejme, in posreduje rezultat naslednji plasti. Moč povezav med vozlišči določajo parametri, znani tudi kot uteži in pristranskosti. Ti parametri se naučijo med procesom usposabljanja, kjer jih omrežje prilagodi, da zmanjša razliko med svojimi napovedmi in dejanskimi cilji.
Skupno število parametrov v nevronski mreži je neposredno povezano z njeno kompleksnostjo in izrazno močjo. V standardni nevronski mreži s posredovanjem podatkov je število parametrov določeno s številom plasti in velikostjo vsake plasti. Na primer, omrežje z 10 vhodnimi vozlišči, 3 skritimi plastmi po 100 vozlišč in 1 izhodnim vozliščem bi imelo 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parametrov.
Zdaj pa razmislimo o scenariju, kjer imamo nevronsko mrežo z izjemno velikim številom parametrov, blizu 30 milijard. Takšno omrežje bi bilo izjemno globoko in široko, verjetno bi bilo sestavljeno iz več sto ali celo tisočih plasti z milijoni vozlišč v vsaki plasti. Usposabljanje takšnega omrežja bi bila monumentalna naloga, ki bi zahtevala ogromne količine podatkov, računalniških virov in časa.
Imeti tako ogromno število parametrov prinaša več izzivov. Ena od glavnih težav je prekomerno opremljanje, kjer se model nauči zapomniti podatke o usposabljanju, namesto da posplošuje na nove, nevidene primere. Za reševanje te težave se običajno uporabljajo tehnike regularizacije, kot so L1 in L2 regularizacija, osip in paketna normalizacija.
Poleg tega bi usposabljanje nevronske mreže s 30 milijardami parametrov zahtevalo veliko količino označenih podatkov, da bi preprečili prekomerno opremljanje in zagotovili sposobnost posploševanja modela. Za izboljšanje delovanja modela je mogoče uporabiti tudi tehnike povečanja podatkov, prenos učenja in združevanje.
V praksi se nevronske mreže z milijardami parametrov običajno uporabljajo v specializiranih aplikacijah, kot je obdelava naravnega jezika (NLP), računalniški vid in krepitveno učenje. Modeli, kot sta GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) in Vision Transformers (ViTs), so primeri najsodobnejših arhitektur z milijardami parametrov, ki so dosegli izjemne rezultate na svojih področjih.
Medtem ko je običajno nevronsko mrežo teoretično mogoče primerjati s funkcijo skoraj 30 milijard spremenljivk, so praktični izzivi, povezani z usposabljanjem in uvajanjem takšnega modela, pomembni. Pri delu z modeli poglobljenega učenja tega obsega je bistvenega pomena natančno upoštevanje arhitekture modela, tehnik regulacije, razpoložljivosti podatkov in računalniških virov.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/DLPP poglobljeno učenje s Pythonom in PyTorchom:
- Če želimo prepoznati barvne slike na konvolucijski nevronski mreži, ali moramo dodati še eno dimenzijo pri prepoznavanju sivih slik?
- Ali se lahko šteje, da aktivacijska funkcija posnema nevron v možganih s proženjem ali ne?
- Ali lahko PyTorch primerjamo z NumPy, ki deluje na GPE z nekaterimi dodatnimi funkcijami?
- Ali je izguba zunaj vzorca izguba validacije?
- Ali je treba uporabiti tenzorsko ploščo za praktično analizo modela nevronske mreže, ki se izvaja PyTorch, ali je dovolj matplotlib?
- Ali lahko PyTorch primerjamo z NumPy, ki deluje na GPE z nekaterimi dodatnimi funkcijami?
- Ali je ta predlog resničen ali napačen "Za klasifikacijsko nevronsko mrežo bi moral biti rezultat porazdelitev verjetnosti med razredi."
- Ali je izvajanje modela nevronske mreže globokega učenja na več grafičnih procesorjih v PyTorchu zelo preprost postopek?
- Katera je največja konvolucijska nevronska mreža?
- Kateri algoritem je mogoče uporabiti, če je vhod seznam nizov numpy, ki hranijo toplotni zemljevid, ki je rezultat ViTPose, in je oblika vsake datoteke numpy [1, 17, 64, 48], ki ustreza 17 ključnim točkam v telesu?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch