Ang larangan ng malalim na pag-aaral, partikular na ang convolutional neural network (CNNs), ay nakasaksi ng mga kapansin-pansing pagsulong sa mga nagdaang taon, na humahantong sa pagbuo ng malaki at kumplikadong mga arkitektura ng neural network. Ang mga network na ito ay idinisenyo upang pangasiwaan ang mga mapaghamong gawain sa pagkilala ng imahe, natural na pagproseso ng wika, at iba pang mga domain. Kapag tinatalakay ang pinakamalaking convolutional neural network na nilikha, mahalagang isaalang-alang ang iba't ibang aspeto tulad ng bilang ng mga layer, parameter, computational na kinakailangan, at ang partikular na aplikasyon kung saan idinisenyo ang network.
Ang isa sa mga pinakatanyag na halimbawa ng isang malaking convolutional neural network ay ang VGG-16 na modelo. Ang network ng VGG-16, na binuo ng Visual Geometry Group sa University of Oxford, ay binubuo ng 16 na layer ng timbang, kabilang ang 13 convolutional layer at 3 ganap na konektadong mga layer. Ang network na ito ay nakakuha ng katanyagan para sa pagiging simple at pagiging epektibo nito sa mga gawain sa pagkilala ng imahe. Ang modelong VGG-16 ay may humigit-kumulang 138 milyong mga parameter, na ginagawa itong isa sa pinakamalaking neural network sa panahon ng pag-unlad nito.
Ang isa pang makabuluhang convolutional neural network ay ang ResNet (Residual Network) na arkitektura. Ang ResNet ay ipinakilala ng Microsoft Research noong 2015 at kilala sa malalim na istraktura nito, na may ilang bersyon na naglalaman ng mahigit 100 layer. Ang pangunahing pagbabago sa ResNet ay ang paggamit ng mga natitirang bloke, na nagbibigay-daan para sa pagsasanay ng mga napakalalim na network sa pamamagitan ng pagtugon sa nawawalang problema sa gradient. Ang modelong ResNet-152, halimbawa, ay binubuo ng 152 na mga layer at may humigit-kumulang 60 milyong mga parameter, na nagpapakita ng scalability ng malalim na mga neural network.
Sa larangan ng natural na pagpoproseso ng wika, ang BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) na modelo ay namumukod-tangi bilang isang makabuluhang pag-unlad. Bagama't ang BERT ay hindi isang tradisyonal na CNN, ito ay isang modelong nakabatay sa transformer na nagpabago sa larangan ng NLP. Ang BERT-base, ang mas maliit na bersyon ng modelo, ay naglalaman ng 110 milyong mga parameter, habang ang BERT-malaki ay may 340 milyong mga parameter. Ang malaking sukat ng mga modelo ng BERT ay nagbibigay-daan sa kanila na makuha ang kumplikadong mga pattern ng linguistic at makamit ang makabagong pagganap sa iba't ibang mga gawain sa NLP.
Bukod dito, ang modelong GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) na binuo ng OpenAI ay kumakatawan sa isa pang milestone sa malalim na pag-aaral. Ang GPT-3 ay isang modelo ng wika na may 175 bilyong mga parameter, na ginagawa itong isa sa pinakamalaking neural network na nilikha hanggang sa kasalukuyan. Ang napakalaking sukat na ito ay nagbibigay-daan sa GPT-3 na makabuo ng tekstong tulad ng tao at magsagawa ng malawak na hanay ng mga gawaing nauugnay sa wika, na nagpapakita ng kapangyarihan ng mga malalaking modelo ng malalim na pag-aaral.
Mahalagang tandaan na ang laki at pagiging kumplikado ng mga convolutional neural network ay patuloy na tumataas habang ang mga mananaliksik ay nag-explore ng mga bagong arkitektura at pamamaraan upang mapabuti ang pagganap sa mga mapaghamong gawain. Bagama't ang mga malalaking network ay kadalasang nangangailangan ng malaking computational resources para sa pagsasanay at inference, nagpakita sila ng mga makabuluhang pagsulong sa iba't ibang domain, kabilang ang computer vision, natural na pagpoproseso ng wika, at reinforcement learning.
Ang pagbuo ng malalaking convolutional neural network ay kumakatawan sa isang makabuluhang trend sa larangan ng malalim na pag-aaral, na nagbibigay-daan sa paglikha ng mas malakas at sopistikadong mga modelo para sa mga kumplikadong gawain. Ang mga modelo tulad ng VGG-16, ResNet, BERT, at GPT-3 ay nagpapakita ng scalability at pagiging epektibo ng mga neural network sa paghawak ng magkakaibang hamon sa iba't ibang domain.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa Convolution neural network (CNN):
- Ano ang mga channel ng output?
- Ano ang kahulugan ng bilang ng mga Channel ng input (ang 1st parameter ng nn.Conv2d)?
- Ano ang ilang karaniwang pamamaraan para sa pagpapabuti ng pagganap ng isang CNN sa panahon ng pagsasanay?
- Ano ang kahalagahan ng laki ng batch sa pagsasanay ng isang CNN? Paano ito nakakaapekto sa proseso ng pagsasanay?
- Bakit mahalagang hatiin ang data sa mga set ng pagsasanay at pagpapatunay? Gaano karaming data ang karaniwang inilalaan para sa pagpapatunay?
- Paano namin inihahanda ang data ng pagsasanay para sa isang CNN? Ipaliwanag ang mga hakbang na kasangkot.
- Ano ang layunin ng optimizer at loss function sa pagsasanay ng convolutional neural network (CNN)?
- Bakit mahalagang subaybayan ang hugis ng data ng input sa iba't ibang yugto sa panahon ng pagsasanay sa isang CNN?
- Maaari bang gamitin ang mga convolutional layer para sa data maliban sa mga larawan? Magbigay ng halimbawa.
- Paano mo matutukoy ang naaangkop na laki para sa mga linear na layer sa isang CNN?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa Convolution neural network (CNN)