Běžnou neuronovou síť lze skutečně přirovnat k funkci téměř 30 miliard proměnných. Abychom porozuměli tomuto srovnání, musíme se ponořit do základních konceptů neuronových sítí a důsledků velkého množství parametrů v modelu.
Neuronové sítě jsou třídou modelů strojového učení inspirovaných strukturou a funkcí lidského mozku. Skládají se z propojených uzlů organizovaných do vrstev. Každý uzel aplikuje transformaci na vstup, který obdrží, a předá výsledek další vrstvě. Síla spojení mezi uzly je určena parametry, známými také jako váhy a předpětí. Tyto parametry se učí během tréninkového procesu, kde je síť upravuje tak, aby minimalizovala rozdíl mezi svými předpověďmi a skutečnými cíli.
Celkový počet parametrů v neuronové síti přímo souvisí s její složitostí a vypovídací schopností. Ve standardní dopředné neuronové síti je počet parametrů určen počtem vrstev a velikostí každé vrstvy. Například síť s 10 vstupními uzly, 3 skrytými vrstvami po 100 uzlech a 1 výstupním uzlem by měla 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 XNUMX parametrů.
Nyní uvažujme scénář, kdy máme neuronovou síť s výjimečně velkým počtem parametrů, blížícím se 30 miliardám. Taková síť by byla extrémně hluboká a široká, pravděpodobně by sestávala ze stovek nebo dokonce tisíců vrstev s miliony uzlů v každé vrstvě. Trénink takové sítě by byl obrovský úkol, který by vyžadoval obrovské množství dat, výpočetních zdrojů a času.
S tak obrovským počtem parametrů přichází několik problémů. Jedním z hlavních problémů je overfitting, kdy se model učí zapamatovat si trénovací data namísto zobecňování na nové, nevídané příklady. K řešení tohoto problému se běžně používají regularizační techniky, jako je regularizace L1 a L2, výpadek a normalizace dávky.
Kromě toho by trénování neuronové sítě s 30 miliardami parametrů vyžadovalo značné množství označených dat, aby se zabránilo nadměrnému přizpůsobení a zajistila se schopnost modelu zobecnit. Ke zlepšení výkonu modelu lze také použít techniky rozšiřování dat, učení přenosu a skládání.
V praxi se neuronové sítě s miliardami parametrů obvykle používají ve specializovaných aplikacích, jako je zpracování přirozeného jazyka (NLP), počítačové vidění a posilovací učení. Modely jako GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) a Vision Transformers (ViT) jsou příklady nejmodernějších architektur s miliardami parametrů, které dosáhly pozoruhodných výsledků ve svých příslušných oblastech.
Zatímco běžnou neuronovou síť lze teoreticky přirovnat k funkci téměř 30 miliard proměnných, praktické výzvy spojené s výcvikem a nasazením takového modelu jsou značné. Při práci s modely hlubokého učení tohoto rozsahu je nezbytné pečlivé zvážení architektury modelu, regularizačních technik, dostupnosti dat a výpočetních zdrojů.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se Hluboké učení EITC/AI/DLPP s Pythonem a PyTorch:
- Pokud někdo chce rozpoznat barevné obrázky na konvoluční neuronové síti, musí přidat další rozměr z rozpoznávání obrázků ve stupních šedi?
- Může být aktivační funkce považována za napodobující neuron v mozku s vystřelováním nebo ne?
- Dá se PyTorch srovnat s NumPy běžícím na GPU s nějakými dalšími funkcemi?
- Je ztráta mimo vzorek ztrátou ověření?
- Měl by člověk použít tensor board pro praktickou analýzu modelu neuronové sítě běžícího na PyTorch nebo stačí matplotlib?
- Dá se PyTorch srovnat s NumPy běžícím na GPU s nějakými dalšími funkcemi?
- Je toto tvrzení pravdivé nebo nepravdivé "Pro klasifikační neuronovou síť by výsledkem mělo být rozdělení pravděpodobnosti mezi třídy."
- Je provozování modelu hlubokého učení neuronové sítě na více GPU v PyTorch velmi jednoduchý proces?
- Jaká je vyrobena největší konvoluční neuronová síť?
- Pokud je vstupem seznam numpy polí ukládajících heatmapu, která je výstupem ViTPose, a tvar každého numpy souboru je [1, 17, 64, 48] odpovídající 17 klíčovým bodům v těle, jaký algoritmus lze použít?
Zobrazit další otázky a odpovědi v EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python a PyTorch