Zwykłą sieć neuronową można rzeczywiście porównać do funkcji prawie 30 miliardów zmiennych. Aby zrozumieć to porównanie, musimy zagłębić się w podstawowe pojęcia sieci neuronowych i implikacje posiadania ogromnej liczby parametrów w modelu.
Sieci neuronowe to klasa modeli uczenia maszynowego inspirowanych strukturą i funkcją ludzkiego mózgu. Składają się z połączonych ze sobą węzłów zorganizowanych w warstwy. Każdy węzeł stosuje transformację do otrzymywanych danych wejściowych i przekazuje wynik do następnej warstwy. Siła połączeń między węzłami zależy od parametrów, zwanych również wagami i obciążeniami. Parametry te są uczone podczas procesu uczenia, podczas którego sieć dostosowuje je tak, aby zminimalizować różnicę pomiędzy swoimi przewidywaniami a rzeczywistymi celami.
Całkowita liczba parametrów sieci neuronowej jest bezpośrednio związana z jej złożonością i siłą wyrazu. W standardowej sieci neuronowej z wyprzedzeniem liczba parametrów zależy od liczby warstw i rozmiaru każdej warstwy. Na przykład sieć z 10 węzłami wejściowymi, 3 warstwami ukrytymi po 100 węzłów każda i 1 węzłem wyjściowym będzie miała 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 XNUMX parametrów.
Rozważmy teraz scenariusz, w którym mamy sieć neuronową o wyjątkowo dużej liczbie parametrów, bliskiej 30 miliardom. Taka sieć byłaby niezwykle głęboka i szeroka, prawdopodobnie składałaby się z setek, a nawet tysięcy warstw z milionami węzłów w każdej warstwie. Uczenie takiej sieci byłoby monumentalnym zadaniem, wymagającym ogromnych ilości danych, zasobów obliczeniowych i czasu.
Posiadanie tak ogromnej liczby parametrów wiąże się z kilkoma wyzwaniami. Jednym z głównych problemów jest nadmierne dopasowanie, w przypadku którego model uczy się zapamiętywać dane szkoleniowe, zamiast uogólniać na nowe, niewidziane przykłady. Aby rozwiązać ten problem, powszechnie stosuje się techniki regularyzacji, takie jak regularyzacja L1 i L2, usuwanie i normalizacja wsadowa.
Co więcej, uczenie sieci neuronowej za pomocą 30 miliardów parametrów wymagałoby znacznej ilości oznakowanych danych, aby zapobiec nadmiernemu dopasowaniu i zapewnić zdolność modelu do generalizacji. Aby poprawić wydajność modelu, można również zastosować techniki powiększania danych, uczenie się transferu i składanie.
W praktyce sieci neuronowe zawierające miliardy parametrów są zwykle wykorzystywane w wyspecjalizowanych zastosowaniach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), widzenie komputerowe i uczenie się przez wzmacnianie. Modele takie jak GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) i Vision Transformers (ViT) to przykłady najnowocześniejszych architektur z miliardami parametrów, które osiągnęły niezwykłe wyniki w swoich dziedzinach.
O ile teoretycznie zwykłą sieć neuronową można porównać do funkcji prawie 30 miliardów zmiennych, o tyle praktyczne wyzwania związane ze szkoleniem i wdrażaniem takiego modelu są znaczące. Podczas pracy z modelami głębokiego uczenia się tej skali niezbędne jest dokładne rozważenie architektury modelu, technik regularyzacji, dostępności danych i zasobów obliczeniowych.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/DLPP Głębokie Uczenie z Python i PyTorch:
- Jeśli ktoś chce rozpoznawać kolorowe obrazy w splotowej sieci neuronowej, czy trzeba dodać kolejny wymiar podczas rozpoznawania obrazów w skali szarości?
- Czy można uznać, że funkcja aktywacji naśladuje neuron w mózgu z odpalaniem lub bez?
- Czy PyTorch można porównać do NumPy działającego na GPU z dodatkowymi funkcjami?
- Czy strata poza próbką jest stratą podczas walidacji?
- Czy do praktycznej analizy modelu sieci neuronowej działającej w programie PyTorch należy użyć tablicy tensorowej, czy wystarczy matplotlib?
- Czy PyTorch można porównać do NumPy działającego na GPU z dodatkowymi funkcjami?
- Czy to twierdzenie jest prawdziwe czy fałszywe? „W przypadku klasyfikacji sieci neuronowej wynikiem powinien być rozkład prawdopodobieństwa pomiędzy klasami.”
- Czy uruchomienie modelu sieci neuronowej głębokiego uczenia się na wielu procesorach graficznych w PyTorch jest bardzo prostym procesem?
- Jaka jest największa splotowa sieć neuronowa?
- Jeśli danymi wejściowymi jest lista tablic numpy przechowujących mapę cieplną, która jest wyjściem ViTPose, a kształt każdego pliku numpy to [1, 17, 64, 48] odpowiadający 17 kluczowym punktom w treści, jakiego algorytmu można użyć?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch