Tavallista hermoverkkoa voidaan todellakin verrata lähes 30 miljardin muuttujan funktioon. Ymmärtääksemme tämän vertailun meidän on perehdyttävä hermoverkkojen peruskäsitteisiin ja seurauksiin, joita mallissa on valtava määrä parametreja.
Neuroverkot ovat luokka koneoppimismalleja, jotka ovat saaneet vaikutteita ihmisaivojen rakenteesta ja toiminnasta. Ne koostuvat toisiinsa yhdistetyistä solmuista, jotka on järjestetty kerroksiin. Jokainen solmu soveltaa muunnoksia vastaanottamaansa syötteeseen ja välittää tuloksen seuraavalle tasolle. Solmujen välisten yhteyksien vahvuus määräytyy parametreilla, joita kutsutaan myös painotuksiksi ja biaseiksi. Nämä parametrit opitaan koulutusprosessin aikana, jossa verkko säätää niitä minimoimaan ennusteidensa ja todellisten tavoitteiden välisen eron.
Neuroverkon parametrien kokonaismäärä riippuu suoraan sen monimutkaisuudesta ja ilmaisuvoimasta. Normaalissa myötäkytkentäisessä neuroverkossa parametrien lukumäärä määräytyy kerrosten lukumäärän ja kunkin kerroksen koon mukaan. Esimerkiksi verkossa, jossa on 10 tulosolmua, 3 piilotettua kerrosta, joissa kussakin on 100 solmua, ja 1 lähtösolmu, olisi 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 XNUMX parametria.
Tarkastellaan nyt skenaariota, jossa meillä on hermoverkko, jossa on poikkeuksellisen paljon parametreja, lähes 30 miljardia. Tällainen verkko olisi erittäin syvä ja leveä, ja se koostuisi todennäköisesti sadoista tai jopa tuhansista kerroksista, joissa jokaisessa kerroksessa on miljoonia solmuja. Tällaisen verkon kouluttaminen olisi valtava tehtävä, joka vaatisi valtavia määriä dataa, laskentaresursseja ja aikaa.
Näin valtava määrä parametreja tuo mukanaan useita haasteita. Yksi tärkeimmistä ongelmista on ylisovitus, jossa malli oppii muistamaan harjoitustiedot sen sijaan, että yleistäisi uusiin, näkymättömiin esimerkkeihin. Tämän ongelman ratkaisemiseksi käytetään yleisesti laillistamistekniikoita, kuten L1- ja L2-regulointi, dropout- ja eränormalisointi.
Lisäksi 30 miljardin parametrin neuroverkon kouluttaminen vaatisi huomattavan määrän merkittyä dataa ylisovituksen estämiseksi ja mallin yleistyskyvyn varmistamiseksi. Tietojen lisäystekniikoita, siirto-oppimista ja yhdistämistä voidaan myös käyttää parantamaan mallin suorituskykyä.
Käytännössä miljardeja parametreja sisältäviä neuroverkkoja käytetään tyypillisesti erikoissovelluksissa, kuten luonnollisen kielen käsittelyssä (NLP), tietokonenäössä ja vahvistusoppimisessa. Mallit, kuten GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ja Vision Transformers (ViTs) ovat esimerkkejä huippuluokan arkkitehtuureista, joissa on miljardeja parametreja ja jotka ovat saavuttaneet merkittäviä tuloksia omilla aloillaan.
Vaikka tavallista hermoverkkoa voidaan teoriassa verrata lähes 30 miljardin muuttujan funktioon, tällaisen mallin koulutukseen ja käyttöönottoon liittyvät käytännön haasteet ovat merkittäviä. Mallin arkkitehtuurin, regularisointitekniikoiden, tietojen saatavuuden ja laskennallisten resurssien huolellinen harkinta on välttämätöntä työskenneltäessä tämän mittakaavan syväoppimismallien kanssa.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/DLPP Deep Learning Pythonin ja PyTorchin kanssa:
- Jos halutaan tunnistaa värikuvia konvoluutiohermoverkossa, pitääkö harmaasävykuvien tunnistamisessa lisätä toinen ulottuvuus?
- Voidaanko aktivointitoiminnon katsoa jäljittelevän aivojen hermosolua joko laukeamalla vai ei?
- Voiko PyTorchia verrata NumPyyn, joka toimii grafiikkasuorittimella, jossa on joitain lisätoimintoja?
- Onko otoksen ulkopuolinen häviö validointihäviö?
- Pitäisikö PyTorchin ajohermoverkkomallin käytännön analysointiin käyttää tensorilevyä vai riittääkö matplotlib?
- Voidaanko PyTorchia verrata GPU:lla toimivaan NumPyyn, jossa on joitain lisätoimintoja?
- Onko tämä väite tosi vai epätosi "Luokittelun hermoverkon tuloksena tulisi olla todennäköisyysjakauma luokkien välillä."
- Onko syväoppivan hermoverkkomallin käyttäminen useilla GPU:illa PyTorchissa hyvin yksinkertainen prosessi?
- Mikä on suurin tehty konvoluutiohermoverkko?
- Jos syötteenä on luettelo lämpökartan tallentavista numpy-taulukoista, joka on ViTPosen tulos ja kunkin numpy-tiedoston muoto on [1, 17, 64, 48], joka vastaa 17 avainpistettä rungossa, mitä algoritmia voidaan käyttää?