Parastu neironu tīklu patiešām var salīdzināt ar gandrīz 30 miljardu mainīgo funkciju. Lai saprastu šo salīdzinājumu, mums ir jāiedziļinās neironu tīklu pamatjēdzienos un daudzu parametru daudzuma modelī.
Neironu tīkli ir mašīnmācīšanās modeļu klase, kuru iedvesmojusi cilvēka smadzeņu struktūra un funkcija. Tie sastāv no savstarpēji savienotiem mezgliem, kas sakārtoti slāņos. Katrs mezgls izmanto transformāciju saņemtajai ievadei un nodod rezultātu nākamajam slānim. Savienojumu stiprumu starp mezgliem nosaka parametri, kas pazīstami arī kā svari un novirzes. Šie parametri tiek apgūti apmācības procesā, kur tīkls tos pielāgo, lai samazinātu atšķirību starp prognozēm un faktiskajiem mērķiem.
Kopējais parametru skaits neironu tīklā ir tieši saistīts ar tā sarežģītību un izteiksmes spēku. Standarta uz priekšu vērstā neironu tīklā parametru skaitu nosaka slāņu skaits un katra slāņa lielums. Piemēram, tīklam ar 10 ievades mezgliem, 3 slēptiem slāņiem pa 100 mezgliem katrā un 1 izvades mezglam būtu 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 XNUMX parametrs.
Tagad aplūkosim scenāriju, kurā mums ir neironu tīkls ar ārkārtīgi lielu parametru skaitu, tuvu 30 miljardiem. Šāds tīkls būtu ārkārtīgi dziļš un plašs, iespējams, sastāvētu no simtiem vai pat tūkstošiem slāņu ar miljoniem mezglu katrā slānī. Šāda tīkla apmācība būtu milzīgs uzdevums, kas prasīs milzīgus datu apjomus, skaitļošanas resursus un laiku.
Tik liels parametru skaits ir saistīts ar vairākiem izaicinājumiem. Viena no galvenajām problēmām ir overfitting, kad modelis mācās iegaumēt treniņu datus, nevis vispārina uz jauniem, neredzētiem piemēriem. Šīs problēmas risināšanai parasti tiek izmantotas tādas legalizācijas metodes kā L1 un L2 legalizācija, atbirums un pakešu normalizācija.
Turklāt, lai apmācītu neironu tīklu ar 30 miljardiem parametru, būtu nepieciešams ievērojams daudzums marķētu datu, lai novērstu pārmērīgu pielāgošanu un nodrošinātu modeļa vispārināšanas spēju. Lai uzlabotu modeļa veiktspēju, var izmantot arī datu palielināšanas paņēmienus, pārsūtīšanas mācīšanos un komplektēšanu.
Praksē neironu tīklus ar miljardiem parametru parasti izmanto specializētās lietojumprogrammās, piemēram, dabiskās valodas apstrādē (NLP), datorredzē un pastiprināšanā. Tādi modeļi kā GPT-3 (ģeneratīvais iepriekš apmācīts transformators 3) un redzes transformatori (ViTs) ir vismodernāko arhitektūru piemēri ar miljardiem parametru, kas ir sasnieguši ievērojamus rezultātus savās jomās.
Lai gan teorētiski parasto neironu tīklu var salīdzināt ar gandrīz 30 miljardu mainīgo funkciju, praktiskie izaicinājumi, kas saistīti ar šāda modeļa apmācību un ieviešanu, ir būtiski. Strādājot ar šāda mēroga dziļās mācīšanās modeļiem, ir ļoti svarīgi rūpīgi apsvērt modeļu arhitektūru, regularizācijas metodes, datu pieejamību un skaitļošanas resursus.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/DLPP padziļināta mācīšanās ar Python un PyTorch:
- Ja kāds vēlas atpazīt krāsu attēlus konvolucionālajā neironu tīklā, vai, atpazīstot pelēkās skalas attēlus, ir jāpievieno cita dimensija?
- Vai aktivizācijas funkciju var uzskatīt par tādu, kas imitē neironu smadzenēs, vai nu iedegas, vai ne?
- Vai PyTorch var salīdzināt ar NumPy, kas darbojas GPU ar dažām papildu funkcijām?
- Vai ārpusizlases zudums ir validācijas zaudējums?
- Vai PyTorch palaist neironu tīkla modeļa praktiskai analīzei vajadzētu izmantot tenzoru plati vai pietiek ar matplotlib?
- Vai PyTorch var salīdzināt ar NumPy, kas darbojas GPU ar dažām papildu funkcijām?
- Vai šis apgalvojums ir patiess vai nepatiess "Neironu tīkla klasifikācijas rezultātam jābūt varbūtības sadalījumam starp klasēm."
- Vai dziļās mācīšanās neironu tīkla modeļa palaišana vairākos PyTorch GPU ir ļoti vienkāršs process?
- Kāds ir lielākais konvolucionālais neironu tīkls?
- Kuru algoritmu var izmantot, ja ievade ir to masīvu saraksts, kuros tiek glabāta siltuma karte, kas ir ViTPose izvade, un katra nelīdzenā faila forma ir [1, 17, 64, 48], kas atbilst 17 pamatpunktiem?
Skatiet vairāk jautājumu un atbilžu sadaļā EITC/AI/DLPP Deep Learning ar Python un PyTorch