Обычную нейронную сеть действительно можно сравнить с функцией почти 30 миллиардов переменных. Чтобы понять это сравнение, нам нужно углубиться в фундаментальные концепции нейронных сетей и последствия наличия огромного количества параметров в модели.
Нейронные сети — это класс моделей машинного обучения, вдохновленный структурой и функциями человеческого мозга. Они состоят из взаимосвязанных узлов, организованных в слои. Каждый узел применяет преобразование к полученным входным данным и передает результат на следующий уровень. Сила связей между узлами определяется параметрами, также известными как веса и смещения. Эти параметры изучаются в процессе обучения, где сеть корректирует их, чтобы минимизировать разницу между ее прогнозами и фактическими целями.
Общее количество параметров нейронной сети напрямую связано с ее сложностью и выразительной силой. В стандартной нейронной сети прямого распространения количество параметров определяется количеством слоев и размером каждого слоя. Например, сеть с 10 входными узлами, 3 скрытыми слоями по 100 узлов каждый и 1 выходным узлом будет иметь 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 параметр.
Теперь давайте рассмотрим сценарий, в котором у нас есть нейронная сеть с исключительно большим количеством параметров, близким к 30 миллиардам. Такая сеть будет чрезвычайно глубокой и широкой, вероятно, состоящей из сотен или даже тысяч слоев с миллионами узлов на каждом уровне. Обучение такой сети было бы монументальной задачей, требующей огромных объемов данных, вычислительных ресурсов и времени.
Наличие такого огромного количества параметров сопряжено с рядом проблем. Одной из основных проблем является переобучение, когда модель учится запоминать данные обучения вместо того, чтобы обобщать их на новые, еще невиданные примеры. Для решения этой проблемы обычно используются методы регуляризации, такие как регуляризация L1 и L2, отсев и пакетная нормализация.
Более того, обучение нейронной сети с 30 миллиардами параметров потребует значительного количества размеченных данных, чтобы предотвратить переобучение и обеспечить способность модели к обобщению. Для повышения производительности модели также можно использовать методы увеличения данных, трансферное обучение и ансамбль.
На практике нейронные сети с миллиардами параметров обычно используются в специализированных приложениях, таких как обработка естественного языка (НЛП), компьютерное зрение и обучение с подкреплением. Такие модели, как GPT-3 (Генераторный предварительно обученный трансформатор 3) и Vision Transformers (ViTs), являются примерами современных архитектур с миллиардами параметров, которые достигли замечательных результатов в своих областях.
Хотя обычную нейронную сеть теоретически можно сравнить с функцией почти 30 миллиардов переменных, практические проблемы, связанные с обучением и развертыванием такой модели, являются значительными. Тщательное рассмотрение архитектуры модели, методов регуляризации, доступности данных и вычислительных ресурсов имеет важное значение при работе с моделями глубокого обучения такого масштаба.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/DLPP Deep Learning с помощью Python и PyTorch:
- Если кто-то хочет распознавать цветные изображения в сверточной нейронной сети, нужно ли добавлять еще одно измерение при распознавании изображений в оттенках серого?
- Можно ли считать, что функция активации имитирует работу нейрона в мозге, активирующего или нет?
- Можно ли сравнить PyTorch с NumPy, работающим на графическом процессоре, с некоторыми дополнительными функциями?
- Является ли потеря вне выборки потерей проверки?
- Следует ли использовать тензорную плату для практического анализа модели нейронной сети, запускаемой PyTorch, или достаточно matplotlib?
- Можно ли сравнить PyTorch с NumPy, работающим на графическом процессоре, с некоторыми дополнительными функциями?
- Верно или ложно это утверждение: «Для классификационной нейронной сети результатом должно быть распределение вероятностей между классами».
- Является ли запуск модели нейронной сети глубокого обучения на нескольких графических процессорах в PyTorch очень простым процессом?
- Какая создана самая большая сверточная нейронная сеть?
- Если входными данными является список массивов numpy, хранящих тепловую карту, которая является выходными данными ViTPose, а форма каждого файла numpy равна [1, 17, 64, 48], что соответствует 17 ключевым точкам в теле, какой алгоритм можно использовать?