Ang isang regular na neural network ay talagang maihahambing sa isang function ng halos 30 bilyong variable. Upang maunawaan ang paghahambing na ito, kailangan nating suriin ang mga pangunahing konsepto ng mga neural network at ang mga implikasyon ng pagkakaroon ng napakaraming parameter sa isang modelo.
Ang mga neural network ay isang klase ng mga modelo ng machine learning na inspirasyon ng istraktura at paggana ng utak ng tao. Binubuo ang mga ito ng magkakaugnay na mga node na nakaayos sa mga layer. Ang bawat node ay naglalapat ng pagbabago sa input na natatanggap nito at ipinapasa ang resulta sa susunod na layer. Ang lakas ng mga koneksyon sa pagitan ng mga node ay tinutukoy ng mga parameter, na kilala rin bilang mga timbang at bias. Ang mga parameter na ito ay natutunan sa panahon ng proseso ng pagsasanay, kung saan inaayos ng network ang mga ito upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng mga hula nito at ang aktwal na mga target.
Ang kabuuang bilang ng mga parameter sa isang neural network ay direktang nauugnay sa pagiging kumplikado at nagpapahayag na kapangyarihan nito. Sa isang karaniwang feedforward neural network, ang bilang ng mga parameter ay tinutukoy ng bilang ng mga layer at ang laki ng bawat layer. Halimbawa, ang isang network na may 10 input node, 3 nakatagong layer ng 100 node bawat isa, at 1 output node ay magkakaroon ng 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 na parameter.
Ngayon, isaalang-alang natin ang isang senaryo kung saan mayroon tayong neural network na may napakalaking bilang ng mga parameter, malapit sa 30 bilyon. Ang nasabing network ay magiging napakalalim at malawak, malamang na binubuo ng daan-daan o kahit libu-libong mga layer na may milyun-milyong node sa bawat layer. Ang pagsasanay sa naturang network ay magiging isang napakalaking gawain, na nangangailangan ng napakaraming data, mapagkukunan ng computational, at oras.
Ang pagkakaroon ng napakalaking bilang ng mga parameter ay may ilang mga hamon. Ang isa sa mga pangunahing isyu ay ang overfitting, kung saan natututo ang modelo na kabisaduhin ang data ng pagsasanay sa halip na i-generalize sa mga bago, hindi nakikitang mga halimbawa. Ang mga diskarte sa regularisasyon tulad ng L1 at L2 regularization, dropout, at batch normalization ay karaniwang ginagamit upang matugunan ang problemang ito.
Bukod dito, ang pagsasanay ng isang neural network na may 30 bilyong parameter ay mangangailangan ng malaking halaga ng may label na data upang maiwasan ang overfitting at matiyak ang kakayahan ng modelo sa generalization. Ang mga diskarte sa pagpapalaki ng data, transfer learning, at ensemble ay maaari ding gamitin upang mapabuti ang pagganap ng modelo.
Sa pagsasagawa, ang mga neural network na may bilyun-bilyong parameter ay karaniwang ginagamit sa mga espesyal na aplikasyon gaya ng natural language processing (NLP), computer vision, at reinforcement learning. Ang mga modelo tulad ng GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) at Vision Transformers (ViTs) ay mga halimbawa ng mga makabagong arkitektura na may bilyun-bilyong parameter na nakamit ang mga kahanga-hangang resulta sa kani-kanilang mga domain.
Habang ang isang regular na neural network ay teoretikal na maihahambing sa isang function ng halos 30 bilyong variable, ang mga praktikal na hamon na nauugnay sa pagsasanay at pag-deploy ng naturang modelo ay makabuluhan. Ang maingat na pagsasaalang-alang sa arkitektura ng modelo, mga diskarte sa regularization, availability ng data, at computational resources ay mahalaga kapag nagtatrabaho sa malalim na pag-aaral ng mga modelo ng sukat na ito.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/DLPP Malalim na Pag-aaral kasama ang Python at PyTorch:
- Kung nais ng isang tao na makilala ang mga kulay na imahe sa isang convolutional neural network, kailangan ba ng isa na magdagdag ng isa pang dimensyon mula sa pagre-rego ng mga gray scale na imahe?
- Maaari bang isaalang-alang ang activation function na gayahin ang isang neuron sa utak na may alinman sa pagpapaputok o hindi?
- Maihahambing ba ang PyTorch sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may ilang karagdagang pag-andar?
- Ang pagkawala ba sa labas ng sample ay isang pagkawala ng pagpapatunay?
- Dapat bang gumamit ng tensor board para sa praktikal na pagsusuri ng isang PyTorch run neural network model o sapat na ang matplotlib?
- Maihahambing ba ang PyTorch sa NumPy na tumatakbo sa isang GPU na may ilang karagdagang pag-andar?
- Tama ba o mali ang panukalang ito "Para sa isang pag-uuri ng neural network ang resulta ay dapat na isang pamamahagi ng posibilidad sa pagitan ng mga klase."
- Ang pagpapatakbo ba ng isang malalim na pag-aaral na modelo ng neural network sa maraming GPU sa PyTorch ay isang napakasimpleng proseso?
- Ano ang pinakamalaking convolutional neural network na ginawa?
- Kung ang input ay ang listahan ng mga numpy array na nag-iimbak ng heatmap na siyang output ng ViTPose at ang hugis ng bawat numpy file ay [1, 17, 64, 48] na tumutugma sa 17 key point sa katawan, aling algorithm ang maaaring gamitin?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/DLPP Deep Learning gamit ang Python at PyTorch