Редовна неуронска мрежа се заиста може упоредити са функцијом од скоро 30 милијарди варијабли. Да бисмо разумели ово поређење, морамо да продремо у основне концепте неуронских мрежа и импликације поседовања огромног броја параметара у моделу.
Неуронске мреже су класа модела машинског учења инспирисаних структуром и функцијом људског мозга. Састоје се од међусобно повезаних чворова организованих у слојеве. Сваки чвор примењује трансформацију на улаз који прима и прослеђује резултат следећем слоју. Јачина веза између чворова одређена је параметрима, познатим и као тежине и пристрасности. Ови параметри се уче током процеса обуке, где их мрежа прилагођава како би минимизирала разлику између својих предвиђања и стварних циљева.
Укупан број параметара у неуронској мрежи је директно повезан са њеном сложеношћу и изражајном снагом. У стандардној неуронској мрежи унапред, број параметара је одређен бројем слојева и величином сваког слоја. На пример, мрежа са 10 улазних чворова, 3 скривена слоја од по 100 чворова и 1 излазни чвор би имала 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 параметар.
Сада, хајде да размотримо сценарио где имамо неуронску мрежу са изузетно великим бројем параметара, близу 30 милијарди. Таква мрежа би била изузетно дубока и широка, вероватно се састојала од стотина или чак хиљада слојева са милионима чворова у сваком слоју. Обука такве мреже би био монументалан задатак, који би захтевао огромне количине података, рачунарских ресурса и времена.
Имати тако огроман број параметара долази са неколико изазова. Једно од главних проблема је претеривање, где модел учи да памти податке о обуци уместо да генерализује на нове, невидљиве примере. Технике регуларизације као што су Л1 и Л2 регуларизација, испадање и нормализација серије се обично користе за решавање овог проблема.
Штавише, обучавање неуронске мреже са 30 милијарди параметара захтевало би значајну количину означених података да би се спречило прекомерно прилагођавање и обезбедила способност генерализације модела. Технике повећања података, учење трансфера и ансамблирање такође се могу користити да би се побољшале перформансе модела.
У пракси, неуронске мреже са милијардама параметара се обично користе у специјализованим апликацијама као што су обрада природног језика (НЛП), компјутерски вид и учење уз помоћ. Модели као што су ГПТ-3 (Генеративе Пре-траинед Трансформер 3) и Висион Трансформерс (ВиТс) су примери најсавременијих архитектура са милијардама параметара који су постигли изузетне резултате у својим доменима.
Док се обична неуронска мрежа теоретски може упоредити са функцијом од скоро 30 милијарди варијабли, практични изазови повезани са обуком и применом таквог модела су значајни. Пажљиво разматрање архитектуре модела, техника регуларизације, доступности података и рачунарских ресурса је од суштинског значаја када се ради са моделима дубоког учења ове размере.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ДЛПП дубинско учење уз Питхон и ПиТорцх:
- Ако неко жели да препозна слике у боји на конволуционој неуронској мрежи, да ли треба додати још једну димензију када се препознају слике у сивој скали?
- Може ли се сматрати да активациона функција опонаша неурон у мозгу са или не активирањем?
- Може ли се ПиТорцх упоредити са НумПи-ом који ради на ГПУ-у са неким додатним функцијама?
- Да ли је губитак ван узорка губитак валидације?
- Да ли треба користити тензорску плочу за практичну анализу ПиТорцх покренутог модела неуронске мреже или је довољан матплотлиб?
- Може ли се ПиТорцх упоредити са НумПи-ом који ради на ГПУ-у са неким додатним функцијама?
- Да ли је ова тврдња тачна или нетачна "За класификациону неуронску мрежу резултат треба да буде расподела вероватноће између класа."
- Да ли је покретање модела неуронске мреже дубоког учења на више ГПУ-а у ПиТорцх-у веома једноставан процес?
- Која је највећа конволуциона неуронска мрежа направљена?
- Ако је улаз листа нумпи низова који чувају топлотну мапу која је излаз ВиТПосе и облик сваке нумпи датотеке је [1, 17, 64, 48] који одговара 17 кључних тачака у телу, који алгоритам се може користити?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ДЛПП дубоком учењу уз Питхон и ПиТорцх