Звычайную нейронавую сетку сапраўды можна параўнаць з функцыяй амаль 30 мільярдаў зменных. Каб зразумець гэта параўнанне, нам трэба паглыбіцца ў фундаментальныя канцэпцыі нейронавых сетак і наступствы наяўнасці вялікай колькасці параметраў у мадэлі.
Нейронавыя сеткі - гэта клас мадэляў машыннага навучання, натхнёных структурай і функцыямі чалавечага мозгу. Яны складаюцца з узаемазвязаных вузлоў, арганізаваных у пласты. Кожны вузел прымяняе пераўтварэнне да ўваходных дадзеных, якія ён атрымлівае, і перадае вынік на наступны ўзровень. Трываласць злучэнняў паміж вузламі вызначаецца параметрамі, таксама вядомымі як вага і зрушэнне. Гэтыя параметры вывучаюцца ў працэсе навучання, дзе сетка карэктуе іх, каб мінімізаваць розніцу паміж яе прагнозамі і фактычнымі мэтамі.
Агульная колькасць параметраў нейронавай сеткі напрамую залежыць ад яе складанасці і выразнай сілы. У стандартнай нейронавай сеткі з апераджальнай інфармацыяй колькасць параметраў вызначаецца колькасцю слаёў і памерам кожнага пласта. Напрыклад, сетка з 10 уваходнымі вузламі, 3 схаванымі пластамі па 100 вузлоў у кожным і 1 выхадным вузлом будзе мець 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 параметр.
Зараз давайце разгледзім сцэнар, калі мы маем нейронавую сетку з выключна вялікай колькасцю параметраў, каля 30 мільярдаў. Такая сетка была б надзвычай глыбокай і шырокай, верагодна, якая складалася б з сотняў ці нават тысяч слаёў з мільёнамі вузлоў на кожным узроўні. Навучанне такой сеткі было б манументальнай задачай, якая патрабуе велізарных аб'ёмаў дадзеных, вылічальных рэсурсаў і часу.
Наяўнасць такой вялікай колькасці параметраў сутыкаецца з некалькімі праблемамі. Адной з галоўных праблем з'яўляецца пераабсталяванне, калі мадэль вучыцца запамінаць навучальныя даныя, а не абагульняць новыя, нябачаныя прыклады. Для вырашэння гэтай праблемы звычайна выкарыстоўваюцца метады рэгулярызацыі, такія як рэгулярізацыя L1 і L2, адсеў і пакетная нармалізацыя.
Больш за тое, навучанне нейроннай сеткі з 30 мільярдамі параметраў запатрабуе значнай колькасці пазначаных даных, каб прадухіліць празмернае абсталяванне і забяспечыць здольнасць мадэлі да абагульнення. Для павышэння прадукцыйнасці мадэлі таксама можна выкарыстоўваць метады павелічэння даных, пераноснага навучання і зборкі.
На практыцы нейронавыя сеткі з мільярдамі параметраў звычайна выкарыстоўваюцца ў спецыялізаваных праграмах, такіх як апрацоўка натуральнай мовы (NLP), камп'ютэрны зрок і навучанне з падмацаваннем. Такія мадэлі, як GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) і Vision Transformers (ViTs), з'яўляюцца прыкладамі самых сучасных архітэктур з мільярдамі параметраў, якія дасягнулі выдатных вынікаў у сваіх галінах.
У той час як звычайную нейронавую сетку тэарэтычна можна параўнаць з функцыяй амаль 30 мільярдаў зменных, практычныя праблемы, звязаныя з навучаннем і разгортваннем такой мадэлі, значныя. Уважлівы разгляд архітэктуры мадэлі, метадаў рэгулярызацыі, даступнасці даных і вылічальных рэсурсаў вельмі важны пры працы з мадэлямі глыбокага навучання такога маштабу.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/DLPP Глыбокае навучанне з Python і PyTorch:
- Калі хтосьці хоча распазнаваць каляровыя выявы ў згорткавай нейронавай сетцы, ці трэба дадаць яшчэ адно вымярэнне пры распазнаванні малюнкаў у адценнях шэрага?
- Ці можна разглядаць функцыю актывацыі як імітацыю нейрона ў галаўным мозгу са спрацоўваннем ці не?
- Ці можна PyTorch параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з некаторымі дадатковымі функцыямі?
- Ці з'яўляецца страта па-за межамі выбаркі стратай праверкі?
- Ці варта выкарыстоўваць тэнзарную плату для практычнага аналізу мадэлі нейроннай сеткі PyTorch, ці дастаткова matplotlib?
- Ці можна PyTorch параўнаць з NumPy, які працуе на графічным працэсары з некаторымі дадатковымі функцыямі?
- Праўдзівая ці непраўдзівая гэтая прапанова "Для класіфікацыйнай нейронавай сеткі вынікам павінна быць размеркаванне верагоднасці паміж класамі"."
- Ці з'яўляецца запуск мадэлі нейроннай сеткі глыбокага навучання на некалькіх графічных працэсарах у PyTorch вельмі простым працэсам?
- Якая самая вялікая сверточная нейронавая сетка?
- Калі ўводам з'яўляецца спіс масіваў numpy, у якіх захоўваецца цеплавая карта, якая з'яўляецца выхадам ViTPose, і форма кожнага файла numpy [1, 17, 64, 48] адпавядае 17 ключавым кропкам у целе, які алгарытм можна выкарыстоўваць?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python і PyTorch