O rețea neuronală obișnuită poate fi într-adevăr comparată cu o funcție de aproape 30 de miliarde de variabile. Pentru a înțelege această comparație, trebuie să ne adâncim în conceptele fundamentale ale rețelelor neuronale și implicațiile de a avea un număr mare de parametri într-un model.
Rețelele neuronale sunt o clasă de modele de învățare automată inspirate de structura și funcția creierului uman. Ele constau din noduri interconectate organizate în straturi. Fiecare nod aplică o transformare intrării pe care o primește și transmite rezultatul stratului următor. Puterea conexiunilor dintre noduri este determinată de parametri, cunoscuți și sub denumirea de ponderi și părtiniri. Acești parametri sunt învățați în timpul procesului de antrenament, unde rețeaua îi ajustează pentru a minimiza diferența dintre predicțiile sale și țintele reale.
Numărul total de parametri dintr-o rețea neuronală este direct legat de complexitatea și puterea expresivă a acesteia. Într-o rețea neuronală standard feedforward, numărul de parametri este determinat de numărul de straturi și dimensiunea fiecărui strat. De exemplu, o rețea cu 10 noduri de intrare, 3 straturi ascunse a câte 100 de noduri fiecare și 1 nod de ieșire ar avea 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parametri.
Acum, să luăm în considerare un scenariu în care avem o rețea neuronală cu un număr excepțional de mare de parametri, aproape de 30 de miliarde. O astfel de rețea ar fi extrem de adâncă și largă, constând probabil din sute sau chiar mii de straturi cu milioane de noduri în fiecare strat. Formarea unei astfel de rețele ar fi o sarcină monumentală, care necesită cantități mari de date, resurse de calcul și timp.
Având un număr atât de mare de parametri vine cu mai multe provocări. Una dintre problemele principale este supraadaptarea, în care modelul învață să memoreze datele de antrenament în loc să generalizeze la exemple noi, nevăzute. Tehnicile de regularizare, cum ar fi regularizarea L1 și L2, abandonul și normalizarea loturilor sunt utilizate în mod obișnuit pentru a rezolva această problemă.
Mai mult, antrenarea unei rețele neuronale cu 30 de miliarde de parametri ar necesita o cantitate semnificativă de date etichetate pentru a preveni supraadaptarea și pentru a asigura capacitatea de generalizare a modelului. Tehnicile de creștere a datelor, transferul de învățare și asamblarea pot fi, de asemenea, folosite pentru a îmbunătăți performanța modelului.
În practică, rețelele neuronale cu miliarde de parametri sunt utilizate de obicei în aplicații specializate, cum ar fi procesarea limbajului natural (NLP), viziunea computerizată și învățarea prin consolidare. Modele precum GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) și Vision Transformers (ViTs) sunt exemple de arhitecturi de ultimă generație cu miliarde de parametri care au obținut rezultate remarcabile în domeniile lor respective.
În timp ce o rețea neuronală obișnuită poate fi comparată teoretic cu o funcție de aproape 30 de miliarde de variabile, provocările practice asociate antrenării și implementării unui astfel de model sunt semnificative. O luare în considerare atentă a arhitecturii modelului, tehnicilor de regularizare, disponibilității datelor și resurselor de calcul este esențială atunci când lucrați cu modele de învățare profundă de această scară.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/DLPP Deep Learning cu Python și PyTorch:
- Dacă cineva dorește să recunoască imagini color într-o rețea neuronală convoluțională, trebuie să adauge o altă dimensiune din momentul recunoașterii imaginilor în scala de gri?
- Poate fi considerată că funcția de activare imită un neuron din creier fie cu declanșare, fie nu?
- Poate fi comparat PyTorch cu NumPy care rulează pe un GPU cu unele funcții suplimentare?
- Este pierderea în afara eșantionului o pierdere de validare?
- Ar trebui să folosiți o placă tensor pentru analiza practică a unui model de rețea neuronală rulată PyTorch sau matplotlib este suficient?
- Poate PyTorch poate fi comparat cu NumPy care rulează pe un GPU cu unele funcții suplimentare?
- Este adevărată sau falsă această propoziție „Pentru o rețea neuronală de clasificare, rezultatul ar trebui să fie o distribuție de probabilitate între clase.”
- Rularea unui model de rețea neuronală de învățare profundă pe mai multe GPU-uri în PyTorch este un proces foarte simplu?
- Care este cea mai mare rețea neuronală convoluțională realizată?
- Dacă intrarea este lista de matrice numpy care stochează hărțile termice, care este rezultatul ViTPose și forma fiecărui fișier numpy este [1, 17, 64, 48] corespunzător celor 17 puncte cheie din corp, ce algoritm poate fi utilizat?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/DLPP Deep Learning cu Python și PyTorch