Ένα κανονικό νευρωνικό δίκτυο μπορεί πράγματι να συγκριθεί με μια συνάρτηση σχεδόν 30 δισεκατομμυρίων μεταβλητών. Για να κατανοήσουμε αυτή τη σύγκριση, πρέπει να εμβαθύνουμε στις θεμελιώδεις έννοιες των νευρωνικών δικτύων και τις συνέπειες της ύπαρξης ενός τεράστιου αριθμού παραμέτρων σε ένα μοντέλο.
Τα νευρωνικά δίκτυα είναι μια κατηγορία μοντέλων μηχανικής μάθησης εμπνευσμένα από τη δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου. Αποτελούνται από διασυνδεδεμένους κόμβους οργανωμένους σε επίπεδα. Κάθε κόμβος εφαρμόζει έναν μετασχηματισμό στην είσοδο που λαμβάνει και περνά το αποτέλεσμα στο επόμενο επίπεδο. Η ισχύς των συνδέσεων μεταξύ των κόμβων καθορίζεται από παραμέτρους, επίσης γνωστές ως βάρη και προκαταλήψεις. Αυτές οι παράμετροι μαθαίνονται κατά τη διάρκεια της εκπαιδευτικής διαδικασίας, όπου το δίκτυο τις προσαρμόζει για να ελαχιστοποιήσει τη διαφορά μεταξύ των προβλέψεών του και των πραγματικών στόχων.
Ο συνολικός αριθμός παραμέτρων σε ένα νευρωνικό δίκτυο σχετίζεται άμεσα με την πολυπλοκότητα και την εκφραστική του ισχύ. Σε ένα τυπικό νευρωνικό δίκτυο τροφοδοσίας, ο αριθμός των παραμέτρων καθορίζεται από τον αριθμό των επιπέδων και το μέγεθος κάθε επιπέδου. Για παράδειγμα, ένα δίκτυο με 10 κόμβους εισόδου, 3 κρυφά επίπεδα με 100 κόμβους το καθένα και 1 κόμβο εξόδου θα έχει 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 παραμέτρους.
Τώρα, ας εξετάσουμε ένα σενάριο όπου έχουμε ένα νευρωνικό δίκτυο με έναν εξαιρετικά μεγάλο αριθμό παραμέτρων, κοντά στα 30 δισεκατομμύρια. Ένα τέτοιο δίκτυο θα ήταν εξαιρετικά βαθύ και ευρύ, πιθανότατα αποτελούμενο από εκατοντάδες ή και χιλιάδες επίπεδα με εκατομμύρια κόμβους σε κάθε επίπεδο. Η εκπαίδευση ενός τέτοιου δικτύου θα ήταν ένα μνημειώδες έργο, που απαιτεί τεράστιο όγκο δεδομένων, υπολογιστικούς πόρους και χρόνο.
Η ύπαρξη ενός τόσο τεράστιου αριθμού παραμέτρων συνοδεύεται από πολλές προκλήσεις. Ένα από τα κύρια ζητήματα είναι η υπερβολική προσαρμογή, όπου το μοντέλο μαθαίνει να απομνημονεύει τα δεδομένα εκπαίδευσης αντί να γενικεύει σε νέα, αόρατα παραδείγματα. Για την αντιμετώπιση αυτού του προβλήματος χρησιμοποιούνται συνήθως τεχνικές κανονικοποίησης όπως η τακτοποίηση L1 και L2, η εγκατάλειψη και η κανονικοποίηση παρτίδας.
Επιπλέον, η εκπαίδευση ενός νευρωνικού δικτύου με 30 δισεκατομμύρια παραμέτρους θα απαιτούσε σημαντική ποσότητα δεδομένων με ετικέτα για να αποφευχθεί η υπερπροσαρμογή και να διασφαλιστεί η ικανότητα γενίκευσης του μοντέλου. Μπορούν επίσης να χρησιμοποιηθούν τεχνικές αύξησης δεδομένων, μάθησης μεταφοράς και συναρμολόγησης για τη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου.
Στην πράξη, τα νευρωνικά δίκτυα με δισεκατομμύρια παραμέτρους χρησιμοποιούνται συνήθως σε εξειδικευμένες εφαρμογές όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP), η όραση υπολογιστή και η ενισχυτική μάθηση. Μοντέλα όπως το GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) και το Vision Transformers (ViTs) είναι παραδείγματα αρχιτεκτονικών αιχμής με δισεκατομμύρια παραμέτρους που έχουν επιτύχει αξιοσημείωτα αποτελέσματα στους αντίστοιχους τομείς τους.
Ενώ ένα κανονικό νευρωνικό δίκτυο μπορεί θεωρητικά να συγκριθεί με μια συνάρτηση σχεδόν 30 δισεκατομμυρίων μεταβλητών, οι πρακτικές προκλήσεις που σχετίζονται με την εκπαίδευση και την ανάπτυξη ενός τέτοιου μοντέλου είναι σημαντικές. Η προσεκτική εξέταση της αρχιτεκτονικής μοντέλων, των τεχνικών τακτοποίησης, της διαθεσιμότητας δεδομένων και των υπολογιστικών πόρων είναι απαραίτητη όταν εργάζεστε με μοντέλα βαθιάς μάθησης αυτής της κλίμακας.
Άλλες πρόσφατες ερωτήσεις και απαντήσεις σχετικά με EITC/AI/DLPP Deep Learning με Python και PyTorch:
- Αν κάποιος θέλει να αναγνωρίσει έγχρωμες εικόνες σε ένα συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο, πρέπει να προσθέσει μια άλλη διάσταση από την αναγνώριση εικόνων σε κλίμακα του γκρι;
- Μπορεί η λειτουργία ενεργοποίησης να θεωρηθεί ότι μιμείται έναν νευρώνα στον εγκέφαλο είτε με πυροδότηση είτε όχι;
- Μπορεί το PyTorch να συγκριθεί με το NumPy που εκτελείται σε GPU με κάποιες πρόσθετες λειτουργίες;
- Είναι η απώλεια εκτός δείγματος απώλεια επικύρωσης;
- Αρκεί κάποιος να χρησιμοποιήσει μια πλακέτα τανυστή για πρακτική ανάλυση ενός μοντέλου νευρωνικού δικτύου που εκτελείται από PyTorch ή matplotlib;
- Μπορεί το PyTorch να συγκριθεί με το NumPy που εκτελείται σε μια GPU με ορισμένες πρόσθετες λειτουργίες;
- Είναι αυτή η πρόταση αληθής ή λανθασμένη "Για ένα νευρωνικό δίκτυο ταξινόμησης το αποτέλεσμα θα πρέπει να είναι μια κατανομή πιθανότητας μεταξύ των κλάσεων."
- Είναι η εκτέλεση ενός μοντέλου νευρωνικού δικτύου βαθιάς εκμάθησης σε πολλαπλές GPU στο PyTorch μια πολύ απλή διαδικασία;
- Ποιο είναι το μεγαλύτερο συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο που δημιουργήθηκε;
- Εάν η είσοδος είναι η λίστα των numpy arrays που αποθηκεύουν heatmap που είναι η έξοδος του ViTPose και το σχήμα κάθε numpy αρχείου είναι [1, 17, 64, 48] που αντιστοιχεί σε 17 βασικά σημεία στο σώμα, ποιος αλγόριθμος μπορεί να χρησιμοποιηθεί;
Δείτε περισσότερες ερωτήσεις και απαντήσεις στο EITC/AI/DLPP Deep Learning με Python και PyTorch