ჩვეულებრივი ნერვული ქსელი მართლაც შეიძლება შევადაროთ თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციას. ამ შედარების გასაგებად, ჩვენ უნდა ჩავუღრმავდეთ ნერვული ქსელების ფუნდამენტურ ცნებებს და მოდელში პარამეტრის დიდი რაოდენობის არსებობის შედეგებს.
ნერვული ქსელები არის მანქანათმცოდნეობის მოდელების კლასი, რომელიც შთაგონებულია ადამიანის ტვინის სტრუქტურითა და ფუნქციით. ისინი შედგება ურთიერთდაკავშირებული კვანძებისგან, რომლებიც მოწყობილია ფენებად. თითოეული კვანძი იყენებს ტრანსფორმაციას მის მიერ მიღებულ შეყვანაზე და გადასცემს შედეგს შემდეგ ფენაზე. კვანძებს შორის კავშირების სიძლიერე განისაზღვრება პარამეტრებით, რომლებიც ასევე ცნობილია როგორც წონა და მიკერძოება. ამ პარამეტრებს სწავლობენ ტრენინგის პროცესში, სადაც ქსელი არეგულირებს მათ, რათა მინიმუმამდე დაიყვანოს განსხვავება მის პროგნოზებსა და რეალურ მიზნებს შორის.
ნერვული ქსელის პარამეტრების მთლიანი რაოდენობა პირდაპირ კავშირშია მის სირთულესთან და გამომხატველ ძალასთან. სტანდარტული მიწოდების ნერვულ ქსელში, პარამეტრების რაოდენობა განისაზღვრება ფენების რაოდენობით და თითოეული ფენის ზომით. მაგალითად, ქსელს 10 შეყვანის კვანძით, 3 კვანძის 100 ფარული ფენით და 1 გამომავალი კვანძით ექნება 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 პარამეტრი.
ახლა, მოდით განვიხილოთ სცენარი, როდესაც ჩვენ გვაქვს ნერვული ქსელი უკიდურესად დიდი რაოდენობის პარამეტრებით, დაახლოებით 30 მილიარდი. ასეთი ქსელი იქნება უკიდურესად ღრმა და ფართო, სავარაუდოდ შედგებოდა ასობით ან თუნდაც ათასობით ფენისგან მილიონობით კვანძით თითოეულ ფენაში. ასეთი ქსელის მომზადება იქნება მონუმენტური ამოცანა, რომელიც მოითხოვს უამრავ მონაცემს, გამოთვლით რესურსებს და დროს.
პარამეტრის ასეთი მასიური რაოდენობა რამდენიმე გამოწვევას იწვევს. ერთ-ერთი მთავარი საკითხია გადაჭარბებული მორგება, სადაც მოდელი სწავლობს ტრენინგის მონაცემების დამახსოვრებას ახალ, უხილავ მაგალითებზე განზოგადების ნაცვლად. ამ პრობლემის გადასაჭრელად ჩვეულებრივ გამოიყენება რეგულარიზაციის ტექნიკა, როგორიცაა L1 და L2 რეგულაცია, მიტოვება და პარტიული ნორმალიზაცია.
უფრო მეტიც, 30 მილიარდი პარამეტრის მქონე ნერვული ქსელის მომზადებას დასჭირდება ეტიკეტირებული მონაცემების მნიშვნელოვანი რაოდენობა, რათა თავიდან აიცილოს გადაჭარბება და უზრუნველყოს მოდელის განზოგადების უნარი. მოდელის მუშაობის გასაუმჯობესებლად ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას მონაცემთა გაზრდის ტექნიკა, გადაცემის სწავლა და ანსამბლირება.
პრაქტიკაში, მილიარდობით პარამეტრის მქონე ნერვული ქსელები ჩვეულებრივ გამოიყენება სპეციალიზებულ აპლიკაციებში, როგორიცაა ბუნებრივი ენის დამუშავება (NLP), კომპიუტერული ხედვა და განმტკიცების სწავლა. მოდელები, როგორიცაა GPT-3 (გენერაციული წინასწარ გაწვრთნილი ტრანსფორმატორი 3) და Vision Transformers (ViTs) არის უახლესი არქიტექტურის მაგალითები მილიარდობით პარამეტრით, რომლებმაც მიაღწიეს შესანიშნავ შედეგებს შესაბამის დომენებში.
მიუხედავად იმისა, რომ რეგულარული ნერვული ქსელი თეორიულად შეიძლება შევადაროთ თითქმის 30 მილიარდი ცვლადის ფუნქციას, პრაქტიკული გამოწვევები, რომლებიც დაკავშირებულია ტრენინგთან და ასეთი მოდელის გამოყენებასთან, მნიშვნელოვანია. ამ მასშტაბის ღრმა სწავლის მოდელებთან მუშაობისას აუცილებელია მოდელის არქიტექტურის, რეგულარიზაციის ტექნიკის, მონაცემთა ხელმისაწვდომობისა და გამოთვლითი რესურსების ფრთხილად გათვალისწინება.
სხვა ბოლოდროინდელი კითხვები და პასუხები EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლა Python- სა და PyTorch- თან ერთად:
- თუ ვინმეს სურს ამოიცნოს ფერადი გამოსახულება კონვოლუციურ ნერვულ ქსელში, უნდა დაამატოთ სხვა განზომილება რუხი მასშტაბის სურათების ამოცნობისას?
- შეიძლება თუ არა ჩაითვალოს აქტივაციის ფუნქცია თავის ტვინში ნეირონის მიბაძვით სროლით თუ არა?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება NumPy-ს, რომელიც მუშაობს GPU-ზე, რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- არის თუ არა ნიმუშის გარეშე დანაკარგი ვალიდაციის დანაკარგი?
- საკმარისია თუ არა ტენსორული დაფის გამოყენება PyTorch გაშვებული ნერვული ქსელის მოდელის პრაქტიკული ანალიზისთვის ან matplotlib?
- შეიძლება თუ არა PyTorch-ის შედარება GPU-ზე გაშვებულ NumPy-ს რამდენიმე დამატებითი ფუნქციით?
- მართალია ეს წინადადება თუ მცდარი "კლასიფიკაციის ნერვული ქსელისთვის შედეგი უნდა იყოს ალბათობის განაწილება კლასებს შორის."
- არის თუ არა ღრმა სწავლის ნერვული ქსელის მოდელის გაშვება მრავალ GPU-ზე PyTorch-ში ძალიან მარტივი პროცესია?
- რა არის შექმნილი ყველაზე დიდი კონვოლუციური ნერვული ქსელი?
- თუ შეყვანილი არის ნუმპური მასივების სია, რომლებიც ინახავს სითბოს რუქას, რომელიც არის ViTPose-ის გამომავალი და თითოეული numpy ფაილის ფორმაა [1, 17, 64, 48], რომელიც შეესაბამება სხეულის 17 საკვანძო წერტილს, რომელი ალგორითმის გამოყენება შეიძლება?
იხილეთ მეტი კითხვა და პასუხი EITC/AI/DLPP ღრმა სწავლაში Python-ით და PyTorch-ით