Звичайну нейронну мережу справді можна порівняти з функцією майже 30 мільярдів змінних. Щоб зрозуміти це порівняння, нам потрібно заглибитися в фундаментальні концепції нейронних мереж і наслідки наявності величезної кількості параметрів у моделі.
Нейронні мережі — це клас моделей машинного навчання, створених за структурою та функціями людського мозку. Вони складаються з взаємопов’язаних вузлів, організованих у шари. Кожен вузол застосовує перетворення до вхідних даних, які він отримує, і передає результат на наступний рівень. Міцність зв’язків між вузлами визначається параметрами, також відомими як ваги та зміщення. Ці параметри вивчаються під час процесу навчання, коли мережа коригує їх, щоб мінімізувати різницю між її прогнозами та фактичними цілями.
Загальна кількість параметрів нейронної мережі безпосередньо залежить від її складності та виразної потужності. У стандартній нейронній мережі прямого зв’язку кількість параметрів визначається кількістю шарів і розміром кожного шару. Наприклад, мережа з 10 вхідними вузлами, 3 прихованими шарами по 100 вузлів кожен і 1 вихідним вузлом матиме 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 параметр.
Тепер давайте розглянемо сценарій, у якому ми маємо нейронну мережу з надзвичайно великою кількістю параметрів, близько 30 мільярдів. Така мережа буде надзвичайно глибокою та широкою, імовірно, складатиметься із сотень або навіть тисяч шарів з мільйонами вузлів на кожному шарі. Навчання такої мережі було б монументальним завданням, яке потребувало б величезних обсягів даних, обчислювальних ресурсів і часу.
Наявність такої величезної кількості параметрів пов’язана з кількома проблемами. Однією з головних проблем є переобладнання, коли модель вчиться запам’ятовувати навчальні дані замість узагальнення на нових, небачених прикладах. Для вирішення цієї проблеми зазвичай використовуються методи регуляризації, такі як регулярізація L1 і L2, випадання та пакетна нормалізація.
Крім того, для навчання нейронної мережі з 30 мільярдами параметрів знадобиться значна кількість мічених даних, щоб запобігти переобладнанню та забезпечити здатність моделі до узагальнення. Для покращення продуктивності моделі також можна використовувати методи розширення даних, навчання передачі та ансамблювання.
На практиці нейронні мережі з мільярдами параметрів зазвичай використовуються в спеціалізованих програмах, таких як обробка природної мови (NLP), комп’ютерне бачення та навчання з підкріпленням. Такі моделі, як GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) і Vision Transformers (ViTs), є прикладами найсучасніших архітектур із мільярдами параметрів, які досягли чудових результатів у відповідних областях.
Хоча звичайну нейронну мережу теоретично можна порівняти з функцією майже 30 мільярдів змінних, практичні проблеми, пов’язані з навчанням і розгортанням такої моделі, значні. Під час роботи з моделями глибокого навчання такого масштабу дуже важливо ретельно враховувати архітектуру моделі, методи регуляризації, доступність даних і обчислювальні ресурси.
Інші останні запитання та відповіді щодо Поглиблене навчання EITC/AI/DLPP за допомогою Python та PyTorch:
- Якщо хтось хоче розпізнавати кольорові зображення в згортковій нейронній мережі, чи потрібно додати ще один вимір при розпізнаванні зображень у градаціях сірого?
- Чи можна вважати, що функція активації імітує нейрон у мозку зі спрацюванням чи ні?
- Чи можна PyTorch порівняти з NumPy, що працює на GPU з деякими додатковими функціями?
- Чи є втрата за межами вибірки втратою перевірки?
- Чи слід використовувати тензорну плату для практичного аналізу моделі нейронної мережі PyTorch чи достатньо matplotlib?
- Чи можна PyTorch порівняти з NumPy, що працює на GPU з деякими додатковими функціями?
- Це твердження вірне чи хибне: «Для класифікаційної нейронної мережі результатом має бути розподіл ймовірностей між класами».»
- Чи є запуск моделі нейронної мережі глибокого навчання на кількох графічних процесорах у PyTorch дуже простим процесом?
- Яка найбільша згорточна нейронна мережа?
- Якщо вхідними даними є список масивів numpy, що зберігає теплову карту, яка є виходом ViTPose, а форма кожного файлу numpy [1, 17, 64, 48] відповідає 17 ключовим точкам у тілі, який алгоритм можна використати?