Rangkaian saraf biasa sememangnya boleh dibandingkan dengan fungsi hampir 30 bilion pembolehubah. Untuk memahami perbandingan ini, kita perlu menyelidiki konsep asas rangkaian saraf dan implikasi mempunyai sejumlah besar parameter dalam model.
Rangkaian saraf ialah kelas model pembelajaran mesin yang diilhamkan oleh struktur dan fungsi otak manusia. Ia terdiri daripada nod yang saling berkaitan yang disusun ke dalam lapisan. Setiap nod menggunakan transformasi pada input yang diterima dan menghantar hasilnya ke lapisan seterusnya. Kekuatan sambungan antara nod ditentukan oleh parameter, juga dikenali sebagai berat dan berat sebelah. Parameter ini dipelajari semasa proses latihan, di mana rangkaian menyesuaikannya untuk meminimumkan perbezaan antara ramalannya dan sasaran sebenar.
Jumlah bilangan parameter dalam rangkaian saraf secara langsung berkaitan dengan kerumitan dan kuasa ekspresifnya. Dalam rangkaian neural feedforward standard, bilangan parameter ditentukan oleh bilangan lapisan dan saiz setiap lapisan. Sebagai contoh, rangkaian dengan 10 nod input, 3 lapisan tersembunyi 100 nod setiap satu dan 1 nod output akan mempunyai 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parameter.
Sekarang, mari kita pertimbangkan senario di mana kita mempunyai rangkaian saraf dengan bilangan parameter yang sangat besar, hampir 30 bilion. Rangkaian sedemikian akan menjadi sangat dalam dan luas, mungkin terdiri daripada ratusan atau bahkan ribuan lapisan dengan berjuta-juta nod dalam setiap lapisan. Melatih rangkaian sedemikian akan menjadi tugas yang monumental, memerlukan sejumlah besar data, sumber pengiraan dan masa.
Mempunyai bilangan parameter yang begitu besar datang dengan beberapa cabaran. Salah satu isu utama ialah overfitting, di mana model belajar untuk menghafal data latihan dan bukannya generalisasi kepada contoh baru yang tidak kelihatan. Teknik penyelarasan seperti penyelarasan L1 dan L2, keciciran, dan penormalan kelompok lazimnya digunakan untuk menangani masalah ini.
Selain itu, melatih rangkaian saraf dengan 30 bilion parameter akan memerlukan sejumlah besar data berlabel untuk mengelakkan overfitting dan memastikan keupayaan generalisasi model. Teknik penambahan data, pembelajaran pemindahan, dan ensemble juga boleh digunakan untuk meningkatkan prestasi model.
Dalam amalan, rangkaian saraf dengan berbilion parameter biasanya digunakan dalam aplikasi khusus seperti pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), penglihatan komputer dan pembelajaran pengukuhan. Model seperti GPT-3 (Generative Pra-trained Transformer 3) dan Vision Transformers (ViTs) ialah contoh seni bina terkini dengan berbilion parameter yang telah mencapai hasil yang luar biasa dalam domain masing-masing.
Walaupun rangkaian saraf biasa secara teorinya boleh dibandingkan dengan fungsi hampir 30 bilion pembolehubah, cabaran praktikal yang berkaitan dengan latihan dan menggunakan model sedemikian adalah penting. Pertimbangan yang teliti terhadap seni bina model, teknik penyusunan semula, ketersediaan data dan sumber pengiraan adalah penting apabila bekerja dengan model pembelajaran mendalam skala ini.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran mendalam EITC/AI/DLPP dengan Python dan PyTorch:
- Jika seseorang ingin mengenali imej berwarna pada rangkaian neural konvolusi, adakah seseorang itu perlu menambah dimensi lain dari semasa mengecam imej skala kelabu?
- Bolehkah fungsi pengaktifan dianggap meniru neuron di otak dengan sama ada menembak atau tidak?
- Bolehkah PyTorch dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- Adakah kehilangan sampel kehilangan pengesahan?
- Sekiranya seseorang menggunakan papan tensor untuk analisis praktikal model rangkaian saraf PyTorch run atau matplotlib sudah mencukupi?
- Bolehkah PyTorch boleh dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- Adakah cadangan ini benar atau palsu "Untuk rangkaian neural klasifikasi, hasilnya mestilah taburan kebarangkalian antara kelas.""
- Adakah Menjalankan model rangkaian saraf pembelajaran mendalam pada berbilang GPU dalam PyTorch satu proses yang sangat mudah?
- Apakah rangkaian saraf konvolusi terbesar yang dibuat?
- Jika input ialah senarai tatasusunan numpy yang menyimpan peta haba yang merupakan output ViTPose dan bentuk setiap fail numpy ialah [1, 17, 64, 48] sepadan dengan 17 titik utama dalam badan, algoritma yang manakah boleh digunakan?