Редовната невронна мрежа наистина може да се сравни с функция от близо 30 милиарда променливи. За да разберем това сравнение, трябва да се задълбочим в основните концепции на невронните мрежи и последиците от наличието на голям брой параметри в модела.
Невронните мрежи са клас модели за машинно обучение, вдъхновени от структурата и функцията на човешкия мозък. Те се състоят от взаимосвързани възли, организирани в слоеве. Всеки възел прилага трансформация към входа, който получава, и предава резултата на следващия слой. Силата на връзките между възлите се определя от параметри, известни също като тегла и отклонения. Тези параметри се научават по време на процеса на обучение, където мрежата ги коригира, за да минимизира разликата между своите прогнози и действителните цели.
Общият брой на параметрите в една невронна мрежа е пряко свързан с нейната сложност и изразителна сила. В стандартната невронна мрежа с предварителна връзка броят на параметрите се определя от броя на слоевете и размера на всеки слой. Например мрежа с 10 входни възела, 3 скрити слоя от по 100 възела всеки и 1 изходен възел би имала 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 XNUMX параметъра.
Сега нека разгледаме сценарий, при който имаме невронна мрежа с изключително голям брой параметри, близо до 30 милиарда. Такава мрежа би била изключително дълбока и широка, вероятно състояща се от стотици или дори хиляди слоеве с милиони възли във всеки слой. Обучението на такава мрежа би било монументална задача, изискваща огромно количество данни, изчислителни ресурси и време.
Наличието на такъв огромен брой параметри идва с няколко предизвикателства. Един от основните проблеми е пренастройването, при което моделът се научава да запаметява данните за обучение, вместо да обобщава към нови, невиждани примери. Техники за регулиране като L1 и L2 регулиране, отпадане и партидна нормализация обикновено се използват за справяне с този проблем.
Освен това, обучението на невронна мрежа с 30 милиарда параметри би изисквало значително количество етикетирани данни, за да се предотврати пренастройването и да се гарантира способността за обобщаване на модела. Техниките за увеличаване на данни, трансфер на обучение и групиране също могат да бъдат използвани за подобряване на производителността на модела.
На практика невронните мрежи с милиарди параметри обикновено се използват в специализирани приложения като обработка на естествен език (NLP), компютърно зрение и обучение с подсилване. Модели като GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) и Vision Transformers (ViTs) са примери за най-съвременни архитектури с милиарди параметри, които са постигнали забележителни резултати в съответните си области.
Въпреки че една обикновена невронна мрежа теоретично може да се сравни с функция от близо 30 милиарда променливи, практическите предизвикателства, свързани с обучението и внедряването на такъв модел, са значителни. Внимателното разглеждане на архитектурата на модела, техниките за регулиране, наличността на данни и изчислителните ресурси е от съществено значение при работа с модели за дълбоко обучение от такъв мащаб.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/DLPP Дълбоко обучение с Python и PyTorch:
- Ако някой иска да разпознае цветни изображения в конволюционна невронна мрежа, трябва ли да добави друго измерение от разпознаването на изображения в сива скала?
- Може ли да се счита, че функцията за активиране имитира неврон в мозъка със задействане или не?
- Може ли PyTorch да се сравни с NumPy, работещ на GPU с някои допълнителни функции?
- Загубата извън извадката загуба при валидиране ли е?
- Трябва ли да се използва тензорна платка за практически анализ на управляван от PyTorch модел на невронна мрежа или matplotlib е достатъчен?
- Може ли PyTorch да се сравни с NumPy, работещ на GPU с някои допълнителни функции?
- Това твърдение вярно ли е или невярно „За класификационна невронна мрежа резултатът трябва да бъде вероятностно разпределение между класовете.“
- Изпълнението на модел на невронна мрежа за дълбоко обучение на множество GPU в PyTorch много прост процес ли е?
- Коя е най-голямата направена конволюционна невронна мрежа?
- Ако входът е списъкът с numpy масиви, съхраняващи топлинна карта, която е изходът на ViTPose и формата на всеки numpy файл е [1, 17, 64, 48], съответстващ на 17 ключови точки в тялото, кой алгоритъм може да се използва?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/DLPP Задълбочено обучение с Python и PyTorch