Et vanlig nevralt nettverk kan faktisk sammenlignes med en funksjon av nesten 30 milliarder variabler. For å forstå denne sammenligningen, må vi fordype oss i de grunnleggende konseptene for nevrale nettverk og implikasjonene av å ha et stort antall parametere i en modell.
Nevrale nettverk er en klasse av maskinlæringsmodeller inspirert av strukturen og funksjonen til den menneskelige hjernen. De består av sammenkoblede noder organisert i lag. Hver node bruker en transformasjon til inngangen den mottar og sender resultatet til neste lag. Styrken på forbindelsene mellom noder bestemmes av parametere, også kjent som vekter og skjevheter. Disse parameterne læres under treningsprosessen, hvor nettverket justerer dem for å minimere forskjellen mellom spådommene og de faktiske målene.
Det totale antallet parametere i et nevralt nettverk er direkte relatert til dets kompleksitet og uttrykkskraft. I et standard feedforward nevralt nettverk bestemmes antall parametere av antall lag og størrelsen på hvert lag. For eksempel vil et nettverk med 10 inngangsnoder, 3 skjulte lag med 100 noder hver og 1 utgangsnode ha 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 XNUMX parametere.
La oss nå vurdere et scenario der vi har et nevralt nettverk med et eksepsjonelt stort antall parametere, nærmere 30 milliarder. Et slikt nettverk vil være ekstremt dypt og bredt, sannsynligvis bestå av hundrevis eller til og med tusenvis av lag med millioner av noder i hvert lag. Å trene et slikt nettverk vil være en monumental oppgave, som krever enorme mengder data, beregningsressurser og tid.
Å ha et så enormt antall parametere kommer med flere utfordringer. En av hovedproblemene er overfitting, der modellen lærer å huske treningsdataene i stedet for å generalisere til nye, usynlige eksempler. Regulariseringsteknikker som L1- og L2-regularisering, frafall og batchnormalisering brukes ofte for å løse dette problemet.
Dessuten vil trening av et nevralt nettverk med 30 milliarder parametere kreve en betydelig mengde merkede data for å forhindre overtilpasning og sikre modellens generaliseringsevne. Dataforsterkningsteknikker, overføringslæring og ensembling kan også brukes for å forbedre modellens ytelse.
I praksis brukes nevrale nettverk med milliarder av parametere vanligvis i spesialiserte applikasjoner som naturlig språkbehandling (NLP), datasyn og forsterkende læring. Modeller som GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) og Vision Transformers (ViTs) er eksempler på state-of-the-art arkitekturer med milliarder av parametere som har oppnådd bemerkelsesverdige resultater på sine respektive domener.
Mens et vanlig nevralt nettverk teoretisk sett kan sammenlignes med en funksjon på nesten 30 milliarder variabler, er de praktiske utfordringene knyttet til trening og utplassering av en slik modell betydelige. Nøye vurdering av modellarkitektur, regulariseringsteknikker, datatilgjengelighet og beregningsressurser er avgjørende når du arbeider med dyplæringsmodeller av denne skalaen.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch:
- Hvis man ønsker å gjenkjenne fargebilder på et konvolusjonelt nevralt nettverk, må man legge til en annen dimensjon fra når man gjenkjenner gråskalabilder?
- Kan aktiveringsfunksjonen anses å etterligne et nevron i hjernen med enten avfyring eller ikke?
- Kan PyTorch sammenlignes med NumPy som kjører på en GPU med noen tilleggsfunksjoner?
- Er tapet utenom utvalget et valideringstap?
- Bør man bruke et tensorkort for praktisk analyse av en PyTorch-kjørt nevrale nettverksmodell eller er matplotlib nok?
- Kan PyTorch sammenlignes med NumPy som kjører på en GPU med noen tilleggsfunksjoner?
- Er denne påstanden sann eller usann "For et klassifiseringsnevralt nettverk bør resultatet være en sannsynlighetsfordeling mellom klasser."
- Er det en veldig enkel prosess å kjøre en nevrale nettverksmodell med dyp læring på flere GPUer i PyTorch?
- Hva er det største konvolusjonelle nevrale nettverket laget?
- Hvis inngangen er listen over numpy arrays som lagrer heatmap, som er utdata fra ViTPose og formen til hver numpy-fil er [1, 17, 64, 48] tilsvarende 17 nøkkelpunkter i kroppen, hvilken algoritme kan brukes?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch