یک شبکه عصبی معمولی را می توان با تابعی از نزدیک به 30 میلیارد متغیر مقایسه کرد. برای درک این مقایسه، باید مفاهیم اساسی شبکههای عصبی و پیامدهای داشتن تعداد زیادی پارامتر در یک مدل را بررسی کنیم.
شبکه های عصبی دسته ای از مدل های یادگیری ماشینی هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته شده اند. آنها از گره های به هم پیوسته تشکیل شده اند که در لایه ها سازماندهی شده اند. هر گره یک تبدیل به ورودی دریافت می کند و نتیجه را به لایه بعدی ارسال می کند. قدرت اتصالات بین گره ها توسط پارامترهایی تعیین می شود که به عنوان وزن و بایاس نیز شناخته می شوند. این پارامترها در طول فرآیند آموزش آموخته می شوند، جایی که شبکه آنها را تنظیم می کند تا تفاوت بین پیش بینی های خود و اهداف واقعی را به حداقل برساند.
تعداد کل پارامترها در یک شبکه عصبی با پیچیدگی و قدرت بیان آن ارتباط مستقیم دارد. در یک شبکه عصبی پیشخور استاندارد، تعداد پارامترها بر اساس تعداد لایه ها و اندازه هر لایه تعیین می شود. به عنوان مثال، شبکه ای با 10 گره ورودی، 3 لایه پنهان هر کدام 100 گره و 1 گره خروجی دارای پارامترهای 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 است.
حال، بیایید سناریویی را در نظر بگیریم که در آن ما یک شبکه عصبی با تعداد بسیار زیاد پارامتر، نزدیک به 30 میلیارد داریم. چنین شبکه ای بسیار عمیق و گسترده خواهد بود و احتمالاً از صدها یا حتی هزاران لایه با میلیون ها گره در هر لایه تشکیل شده است. آموزش چنین شبکه ای یک کار بزرگ خواهد بود که به حجم وسیعی از داده ها، منابع محاسباتی و زمان نیاز دارد.
داشتن چنین تعداد زیادی از پارامترها با چندین چالش همراه است. یکی از مسائل اصلی تطبیق بیش از حد است، جایی که مدل یاد می گیرد به جای تعمیم دادن به نمونه های جدید و دیده نشده، داده های آموزشی را به خاطر بسپارد. تکنیکهای منظمسازی مانند منظمسازی L1 و L2، ترک تحصیل و عادیسازی دستهای معمولاً برای رفع این مشکل استفاده میشوند.
علاوه بر این، آموزش یک شبکه عصبی با 30 میلیارد پارامتر به مقدار قابل توجهی از داده های برچسب گذاری شده برای جلوگیری از برازش بیش از حد و اطمینان از توانایی تعمیم مدل نیاز دارد. تکنیکهای افزایش دادهها، یادگیری انتقال، و یکپارچهسازی نیز میتوانند برای بهبود عملکرد مدل به کار گرفته شوند.
در عمل، شبکه های عصبی با میلیاردها پارامتر معمولاً در برنامه های کاربردی تخصصی مانند پردازش زبان طبیعی (NLP)، بینایی کامپیوتری و یادگیری تقویتی استفاده می شوند. مدلهایی مانند GPT-3 (ترانسفورماتور 3 از پیش آموزشدیده مولد) و ترانسفورماتورهای ویژن (ViTs) نمونههایی از معماریهای پیشرفته با میلیاردها پارامتر هستند که در حوزههای مربوطه به نتایج قابلتوجهی دست یافتهاند.
در حالی که از لحاظ نظری می توان یک شبکه عصبی معمولی را با تابعی از نزدیک به 30 میلیارد متغیر مقایسه کرد، چالش های عملی مرتبط با آموزش و به کارگیری چنین مدلی قابل توجه است. توجه دقیق به معماری مدل، تکنیک های منظم سازی، در دسترس بودن داده ها و منابع محاسباتی هنگام کار با مدل های یادگیری عمیق در این مقیاس ضروری است.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد یادگیری عمیق EITC/AI/DLPP با Python و PyTorch:
- اگر کسی بخواهد تصاویر رنگی را در یک شبکه عصبی کانولوشن تشخیص دهد، آیا باید بعد دیگری را به هنگام تشخیص مجدد تصاویر در مقیاس خاکستری اضافه کرد؟
- آیا می توان عملکرد فعال سازی را تقلید از یک نورون در مغز با شلیک یا نه در نظر گرفت؟
- آیا PyTorch را می توان با NumPy که روی یک GPU با برخی عملکردهای اضافی اجرا می شود مقایسه کرد؟
- آیا ضرر خارج از نمونه، از دست دادن اعتبارسنجی است؟
- آیا باید از یک برد تانسور برای تحلیل عملی یک مدل شبکه عصبی اجرا شده PyTorch یا matplotlib استفاده کرد؟
- آیا می توان PyTorch را با NumPy که روی یک GPU اجرا می شود با برخی عملکردهای اضافی مقایسه کرد؟
- آیا این گزاره درست است یا نادرست "برای یک شبکه عصبی طبقه بندی، نتیجه باید یک توزیع احتمال بین کلاس ها باشد."
- آیا اجرای یک مدل شبکه عصبی یادگیری عمیق بر روی چندین GPU در PyTorch یک فرآیند بسیار ساده است؟
- بزرگترین شبکه عصبی کانولوشن ساخته شده چیست؟
- اگر ورودی لیست آرایههای numpy ذخیرهسازی Heatmap باشد که خروجی ViTPose است و شکل هر فایل numpy مطابق با 1 نقطه کلیدی بدنه است، از کدام الگوریتم میتوان استفاده کرد؟
مشاهده سوالات و پاسخ های بیشتر در EITC/AI/DLPP Deep Learning با Python و PyTorch