'n Gereelde neurale netwerk kan inderdaad vergelyk word met 'n funksie van byna 30 biljoen veranderlikes. Om hierdie vergelyking te verstaan, moet ons delf in die fundamentele konsepte van neurale netwerke en die implikasies daarvan om 'n groot aantal parameters in 'n model te hê.
Neurale netwerke is 'n klas masjienleermodelle wat deur die struktuur en funksie van die menslike brein geïnspireer is. Hulle bestaan uit onderling gekoppelde nodusse wat in lae georganiseer is. Elke nodus pas 'n transformasie toe op die insette wat dit ontvang en stuur die resultaat na die volgende laag. Die sterkte van die verbindings tussen nodusse word bepaal deur parameters, ook bekend as gewigte en vooroordele. Hierdie parameters word tydens die opleidingsproses aangeleer, waar die netwerk dit aanpas om die verskil tussen sy voorspellings en die werklike teikens te minimaliseer.
Die totale aantal parameters in 'n neurale netwerk is direk verwant aan die kompleksiteit en uitdrukkingskrag daarvan. In 'n standaard-voorwaartse neurale netwerk word die aantal parameters bepaal deur die aantal lae en die grootte van elke laag. Byvoorbeeld, 'n netwerk met 10 insette nodusse, 3 versteekte lae van 100 nodusse elk, en 1 uitset node sal 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parameters hê.
Kom ons kyk nou na 'n scenario waar ons 'n neurale netwerk het met 'n buitengewone groot aantal parameters, naby aan 30 miljard. So 'n netwerk sal uiters diep en wyd wees, waarskynlik bestaan uit honderde of selfs duisende lae met miljoene nodusse in elke laag. Opleiding van so 'n netwerk sou 'n monumentale taak wees, wat groot hoeveelhede data, rekenaarhulpbronne en tyd verg.
Om so 'n groot aantal parameters te hê, kom met verskeie uitdagings. Een van die hoofkwessies is ooraanpassing, waar die model leer om die opleidingsdata te memoriseer in plaas daarvan om na nuwe, ongesiene voorbeelde te veralgemeen. Regulariseringstegnieke soos L1- en L2-regularisering, uitval en bondelnormalisering word algemeen gebruik om hierdie probleem aan te spreek.
Boonop sal die opleiding van 'n neurale netwerk met 30 miljard parameters 'n aansienlike hoeveelheid gemerkte data vereis om oorpassing te voorkom en die model se veralgemeningsvermoë te verseker. Datavergrotingstegnieke, oordragleer en samestelling kan ook aangewend word om die model se werkverrigting te verbeter.
In die praktyk word neurale netwerke met miljarde parameters tipies gebruik in gespesialiseerde toepassings soos natuurlike taalverwerking (NLP), rekenaarvisie en versterkingsleer. Modelle soos GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) en Vision Transformers (ViTs) is voorbeelde van moderne argitekture met miljarde parameters wat merkwaardige resultate in hul onderskeie domeine behaal het.
Terwyl 'n gereelde neurale netwerk teoreties vergelyk kan word met 'n funksie van byna 30 biljoen veranderlikes, is die praktiese uitdagings wat verband hou met opleiding en die implementering van so 'n model beduidend. Noukeurige oorweging van modelargitektuur, regulariseringstegnieke, databeskikbaarheid en berekeningshulpbronne is noodsaaklik wanneer daar met diepleermodelle van hierdie skaal gewerk word.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch:
- As 'n mens kleurbeelde op 'n konvolusionele neurale netwerk wil herken, moet 'n mens nog 'n dimensie byvoeg vanaf wanneer jy grysskaalbeelde herken?
- Kan die aktiveringsfunksie beskou word om 'n neuron in die brein na te boots met óf afvuur óf nie?
- Kan PyTorch vergelyk word met NumPy wat op 'n GPU loop met 'n paar bykomende funksies?
- Is die verlies buite steekproef 'n valideringsverlies?
- Moet 'n mens 'n tensorbord gebruik vir praktiese ontleding van 'n PyTorch-lopende neurale netwerkmodel of is matplotlib genoeg?
- Kan PyTorch vergelyk word met NumPy wat op 'n GPU loop met 'n paar bykomende funksies?
- Is hierdie stelling waar of onwaar "Vir 'n klassifikasie neurale netwerk moet die resultaat 'n waarskynlikheidsverdeling tussen klasse wees."
- Is dit 'n baie eenvoudige proses om 'n diep leer neurale netwerkmodel op verskeie GPU's in PyTorch te laat loop?
- Wat is die grootste konvolusionele neurale netwerk wat gemaak is?
- As die invoer die lys van numpy-skikkings is wat hittekaart stoor, wat die uitset van ViTPose is en die vorm van elke numpy-lêer is [1, 17, 64, 48] wat ooreenstem met 17 sleutelpunte in die liggaam, watter algoritme kan gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/DLPP Deep Learning with Python and PyTorch