Kan et almindeligt neuralt netværk sammenlignes med en funktion af næsten 30 milliarder variabler?
Et almindeligt neuralt netværk kan faktisk sammenlignes med en funktion af næsten 30 milliarder variabler. For at forstå denne sammenligning skal vi overveje de grundlæggende begreber for neurale netværk og implikationerne af at have et stort antal parametre i en model.
Neurale netværk er en klasse af maskinlæringsmodeller inspireret af den menneskelige hjernes struktur og funktion. De består af indbyrdes forbundne noder organiseret i lag. Hver node anvender en transformation til det input, den modtager, og sender resultatet til det næste lag. Styrken af forbindelserne mellem noder bestemmes af parametre, også kendt som vægte og skævheder. Disse parametre læres under træningsprocessen, hvor netværket justerer dem for at minimere forskellen mellem dets forudsigelser og de faktiske mål.
Det samlede antal parametre i et neuralt netværk er direkte relateret til dets kompleksitet og udtrykskraft. I et standard feedforward neuralt netværk bestemmes antallet af parametre af antallet af lag og størrelsen af hvert lag. For eksempel vil et netværk med 10 inputnoder, 3 skjulte lag med hver 100 noder og 1 outputnode have 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parametre.
Lad os nu overveje et scenarie, hvor vi har et neuralt netværk med et usædvanligt stort antal parametre, tæt på 30 milliarder. Et sådant netværk ville være ekstremt dybt og bredt og sandsynligvis bestå af hundreder eller endda tusindvis af lag med millioner af noder i hvert lag. Træning af et sådant netværk ville være en monumental opgave, der kræver enorme mængder data, beregningsressourcer og tid.
At have et så stort antal parametre kommer med flere udfordringer. Et af hovedspørgsmålene er overfitting, hvor modellen lærer at huske træningsdataene i stedet for at generalisere til nye, usete eksempler. Regulariseringsteknikker såsom L1- og L2-regularisering, frafald og batch-normalisering bruges almindeligvis til at løse dette problem.
Desuden ville træning af et neuralt netværk med 30 milliarder parametre kræve en betydelig mængde mærkede data for at forhindre overfitting og sikre modellens generaliseringsevne. Dataforøgelsesteknikker, overførselslæring og ensembling kan også bruges til at forbedre modellens ydeevne.
I praksis bruges neurale netværk med milliarder af parametre typisk i specialiserede applikationer som naturlig sprogbehandling (NLP), computersyn og forstærkningslæring. Modeller som GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) og Vision Transformers (ViTs) er eksempler på state-of-the-art arkitekturer med milliarder af parametre, der har opnået bemærkelsesværdige resultater på deres respektive domæner.
Mens et almindeligt neuralt netværk teoretisk kan sammenlignes med en funktion på næsten 30 milliarder variabler, er de praktiske udfordringer forbundet med træning og implementering af en sådan model betydelige. Omhyggelig overvejelse af modelarkitektur, regulariseringsteknikker, datatilgængelighed og beregningsressourcer er afgørende, når man arbejder med deep learning-modeller af denne skala.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch:
- Hvad er en one-hot vektor?
- Er "to()" en funktion, der bruges i PyTorch til at sende et neuralt netværk til en behandlingsenhed, som opretter et specificeret neuralt netværk på en specificeret enhed?
- Vil antallet af udgange i det sidste lag i et klassificerende neuralt netværk svare til antallet af klasser?
- Kan et foldet neuralt netværk genkende farvebilleder uden at tilføje en anden dimension?
- I et klassifikationsneuralt netværk, hvor antallet af udgange i det sidste lag svarer til antallet af klasser, skal det sidste lag have det samme antal neuroner?
- Hvad er den funktion, der bruges i PyTorch til at sende et neuralt netværk til en behandlingsenhed, som ville skabe et specificeret neuralt netværk på en specificeret enhed?
- Kan aktiveringsfunktionen kun implementeres af en trinfunktion (som resulterer med enten 0 eller 1)?
- Kører aktiveringsfunktionen på input- eller outputdata fra et lag?
- Er det muligt at tildele specifikke lag til specifikke GPU'er i PyTorch?
- Implementerer PyTorch en indbygget metode til fladning af data og kræver derfor ikke manuelle løsninger?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch