Et almindeligt neuralt netværk kan faktisk sammenlignes med en funktion af næsten 30 milliarder variabler. For at forstå denne sammenligning er vi nødt til at dykke ned i de grundlæggende begreber af 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:
- Hvis man ønsker at genkende farvebilleder på et foldet neuralt netværk, skal man så tilføje en anden dimension fra når man genkender gråskalabilleder?
- Kan aktiveringsfunktionen anses for at efterligne en neuron i hjernen med enten affyring eller ej?
- Kan PyTorch sammenlignes med NumPy, der kører på en GPU med nogle ekstra funktioner?
- Er tabet uden for stikprøven et valideringstab?
- Skal man bruge et tensorkort til praktisk analyse af en PyTorch-drevet neural netværksmodel eller er matplotlib nok?
- Kan PyTorch sammenlignes med NumPy, der kører på en GPU med nogle ekstra funktioner?
- Er dette forslag sandt eller falsk "For et klassifikationsneuralt netværk bør resultatet være en sandsynlighedsfordeling mellem klasser."
- Er det en meget enkel proces at køre en neural netværksmodel med dyb læring på flere GPU'er i PyTorch?
- Hvad er det største konvolutionelle neurale netværk lavet?
- Hvis inputtet er listen over numpy-arrays, der lagrer heatmap, hvilket er output fra ViTPose, og formen af hver numpy-fil er [1, 17, 64, 48] svarende til 17 nøglepunkter i kroppen, hvilken algoritme kan så bruges?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/DLPP Deep Learning med Python og PyTorch