Redovna neuronska mreža se zaista može uporediti sa funkcijom od skoro 30 milijardi varijabli. Da bismo razumjeli ovo poređenje, moramo se zadubiti u osnovne koncepte neuronskih mreža i implikacije velikog broja parametara u modelu.
Neuronske mreže su klasa modela mašinskog učenja inspirisanih strukturom i funkcijom ljudskog mozga. Sastoje se od međusobno povezanih čvorova organiziranih u slojeve. Svaki čvor primjenjuje transformaciju na ulaz koji prima i prosljeđuje rezultat sljedećem sloju. Jačina veza između čvorova određena je parametrima, poznatim i kao težine i pristranosti. Ovi parametri se uče tokom procesa obuke, gde ih mreža prilagođava kako bi minimizirala razliku između svojih predviđanja i stvarnih ciljeva.
Ukupan broj parametara u neuronskoj mreži direktno je povezan sa njenom složenošću i izražajnom snagom. U standardnoj neuronskoj mreži, broj parametara je određen brojem slojeva i veličinom svakog sloja. Na primjer, mreža sa 10 ulaznih čvorova, 3 skrivena sloja od po 100 čvorova i 1 izlazni čvor bi imala 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parametar.
Sada, razmotrimo scenario u kojem imamo neuronsku mrežu sa izuzetno velikim brojem parametara, blizu 30 milijardi. Takva mreža bi bila izuzetno duboka i široka, vjerovatno se sastojala od stotina ili čak hiljada slojeva sa milionima čvorova u svakom sloju. Obuka takve mreže bio bi monumentalan zadatak, koji bi zahtijevao ogromne količine podataka, računskih resursa i vremena.
Imati tako ogroman broj parametara dolazi sa nekoliko izazova. Jedan od glavnih problema je prekomjerno prilagođavanje, gdje model uči da zapamti podatke o obuci umjesto da generalizira na nove, nevidljive primjere. Tehnike regularizacije kao što su L1 i L2 regularizacija, ispadanje i normalizacija serije se obično koriste za rješavanje ovog problema.
Štaviše, obučavanje neuronske mreže sa 30 milijardi parametara zahtevalo bi značajnu količinu označenih podataka kako bi se sprečilo prekomerno prilagođavanje i osigurala sposobnost generalizacije modela. Tehnike povećanja podataka, učenje transfera i ansambliranje također se mogu koristiti za poboljšanje performansi modela.
U praksi se neuronske mreže sa milijardama parametara obično koriste u specijalizovanim aplikacijama kao što su obrada prirodnog jezika (NLP), kompjuterski vid i učenje uz pomoć. Modeli kao što su GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) i Vision Transformers (ViTs) su primjeri najsavremenijih arhitektura sa milijardama parametara koji su postigli izvanredne rezultate u svojim domenima.
Dok se obična neuronska mreža teoretski može uporediti s funkcijom od skoro 30 milijardi varijabli, praktični izazovi povezani s obukom i primjenom takvog modela su značajni. Pažljivo razmatranje arhitekture modela, tehnika regularizacije, dostupnosti podataka i računarskih resursa je od suštinskog značaja kada se radi sa modelima dubokog učenja ove razmere.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/DLPP dubinsko učenje uz Python i PyTorch:
- Ako neko želi da prepozna slike u boji na konvolucionoj neuronskoj mreži, da li treba dodati još jednu dimenziju kada se prepoznaju slike u sivoj skali?
- Može li se smatrati da funkcija aktivacije oponaša neuron u mozgu sa ili ne aktiviranjem?
- Može li se PyTorch uporediti sa NumPy-om koji radi na GPU-u sa nekim dodatnim funkcijama?
- Da li je gubitak van uzorka gubitak validacije?
- Treba li koristiti tenzorsku ploču za praktičnu analizu PyTorch pokrenutog modela neuronske mreže ili je dovoljan matplotlib?
- Može li se PyTorch porediti sa NumPy-om koji radi na GPU-u sa nekim dodatnim funkcijama?
- Da li je ova tvrdnja tačna ili netačna "Za klasifikacionu neuronsku mrežu rezultat bi trebao biti distribucija vjerovatnoće između klasa."
- Da li je pokretanje modela neuronske mreže dubokog učenja na više GPU-a u PyTorchu vrlo jednostavan proces?
- Koja je najveća konvoluciona neuronska mreža napravljena?
- Ako je ulaz lista numpy nizova koji pohranjuju toplotnu mapu koja je izlaz ViTPose i oblik svake numpy datoteke je [1, 17, 64, 48] koji odgovara 17 ključnih tačaka u tijelu, koji algoritam se može koristiti?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/DLPP Duboko učenje uz Python i PyTorch