Поле глыбокага навучання, у прыватнасці, згорткавыя нейронавыя сеткі (CNN), за апошнія гады дасягнула значнага прагрэсу, што прывяло да распрацоўкі вялікіх і складаных архітэктур нейронавых сетак. Гэтыя сеткі распрацаваны для выканання складаных задач па распазнаванні малюнкаў, апрацоўцы натуральнай мовы і іншых сферах. Пры абмеркаванні самай вялікай створанай сверточной нейронавай сеткі вельмі важна ўлічваць розныя аспекты, такія як колькасць слаёў, параметры, патрабаванні да вылічэнняў і канкрэтнае прымяненне, для якога была распрацавана сетка.
Адным з найбольш прыкметных прыкладаў вялікай сверточной нейронавай сеткі з'яўляецца мадэль VGG-16. Сетка VGG-16, распрацаваная групай візуальнай геаметрыі Оксфардскага ўніверсітэта, складаецца з 16 вагавых слаёў, у тым ліку 13 згортачных слаёў і 3 цалкам звязаных слаёў. Гэтая сетка набыла папулярнасць дзякуючы сваёй прастаце і эфектыўнасці ў задачах распазнавання малюнкаў. Мадэль VGG-16 мае прыкладна 138 мільёнаў параметраў, што робіць яе адной з найбуйнейшых нейронных сетак на момант яе распрацоўкі.
Яшчэ адна значная сверточная нейронавая сетка - гэта архітэктура ResNet (Residual Network). ResNet быў прадстаўлены Microsoft Research у 2015 годзе і вядомы сваёй глыбокай структурай, прычым некаторыя версіі змяшчаюць больш за 100 слаёў. Ключавым новаўвядзеннем у ResNet з'яўляецца выкарыстанне рэшткавых блокаў, якія дазваляюць навучаць вельмі глыбокія сеткі шляхам вырашэння праблемы знікаючага градыенту. Мадэль ResNet-152, напрыклад, складаецца з 152 слаёў і мае каля 60 мільёнаў параметраў, дэманструючы маштабаванасць глыбокіх нейронавых сетак.
У сферы апрацоўкі натуральнай мовы мадэль BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) вылучаецца значным прагрэсам. Хаця BERT не з'яўляецца традыцыйным CNN, гэта мадэль, заснаваная на трансфарматары, якая зрабіла рэвалюцыю ў галіне НЛП. BERT-base, паменшаная версія мадэлі, змяшчае 110 мільёнаў параметраў, а BERT-large - 340 мільёнаў параметраў. Вялікі памер мадэляў BERT дазваляе ім фіксаваць складаныя лінгвістычныя шаблоны і дасягаць найноўшай прадукцыйнасці ў розных задачах НЛП.
Больш за тое, мадэль GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3), распрацаваная OpenAI, уяўляе сабой яшчэ адну вяху ў паглыбленым навучанні. GPT-3 - гэта мадэль мовы са 175 мільярдамі параметраў, што робіць яе адной з найбуйнейшых нейронавых сетак, створаных на сённяшні дзень. Такі велізарны маштаб дазваляе GPT-3 ствараць чалавечы тэкст і выконваць шырокі спектр задач, звязаных з мовай, дэманструючы моц шырокамаштабных мадэляў глыбокага навучання.
Важна адзначыць, што памер і складанасць сверточных нейронавых сетак працягваюць расці, паколькі даследчыкі вывучаюць новыя архітэктуры і метадалогіі для павышэння прадукцыйнасці пры выкананні складаных задач. У той час як вялікія сеткі часта патрабуюць значных вылічальных рэсурсаў для навучання і вываду, яны паказалі значны прагрэс у розных сферах, уключаючы камп'ютэрны зрок, апрацоўку натуральнай мовы і навучанне з падмацаваннем.
Распрацоўка вялікіх сверточных нейронавых сетак уяўляе значную тэндэнцыю ў галіне глыбокага навучання, дазваляючы ствараць больш магутныя і дасканалыя мадэлі для складаных задач. Такія мадэлі, як VGG-16, ResNet, BERT і GPT-3, дэманструюць маштабаванасць і эфектыўнасць нейронавых сетак у вырашэнні розных задач у розных сферах.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна Нейронная сетка згорткі (CNN):
- Якія выхадныя каналы?
- Што азначае колькасць уваходных каналаў (1-ы параметр nn.Conv2d)?
- Якія агульныя метады для паляпшэння прадукцыйнасці CNN падчас навучання?
- Якое значэнне мае памер партыі ў навучанні CNN? Як гэта ўплывае на трэніровачны працэс?
- Чаму важна падзяліць дадзеныя на наборы для навучання і праверкі? Колькі дадзеных звычайна выдзяляецца для праверкі?
- Як мы рыхтуем навучальныя даныя для CNN? Растлумачце неабходныя крокі.
- Якая мэта аптымізатара і функцыі страт пры навучанні сверточной нейронавай сеткі (CNN)?
- Чаму падчас навучання CNN важна кантраляваць форму ўваходных даных на розных этапах?
- Ці можна выкарыстоўваць згорткавыя пласты для іншых даных, акрамя малюнкаў? Прывядзіце прыклад.
- Як вы можаце вызначыць прыдатны памер для лінейных слаёў у CNN?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у нейронавай сетцы Convolution (CNN)