Een regulier neuraal netwerk kan inderdaad worden vergeleken met een functie van bijna 30 miljard variabelen. Om deze vergelijking te begrijpen, moeten we ons verdiepen in de fundamentele concepten van neurale netwerken en de implicaties van het hebben van een groot aantal parameters in een model.
Neurale netwerken zijn een klasse machine learning-modellen die zijn geïnspireerd op de structuur en functie van het menselijk brein. Ze bestaan uit onderling verbonden knooppunten, georganiseerd in lagen. Elk knooppunt past een transformatie toe op de invoer die het ontvangt en geeft het resultaat door aan de volgende laag. De sterkte van de verbindingen tussen knooppunten wordt bepaald door parameters, ook wel gewichten en biases genoemd. Deze parameters worden geleerd tijdens het trainingsproces, waarbij het netwerk ze aanpast om het verschil tussen de voorspellingen en de werkelijke doelen te minimaliseren.
Het totale aantal parameters in een neuraal netwerk houdt rechtstreeks verband met de complexiteit en expressieve kracht ervan. In een standaard feedforward neuraal netwerk wordt het aantal parameters bepaald door het aantal lagen en de grootte van elke laag. Een netwerk met 10 invoerknooppunten, 3 verborgen lagen van elk 100 knooppunten en 1 uitvoerknooppunt zou bijvoorbeeld 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parameters hebben.
Laten we nu eens een scenario bekijken waarin we een neuraal netwerk hebben met een uitzonderlijk groot aantal parameters, bijna 30 miljard. Zo’n netwerk zou extreem diep en breed zijn en waarschijnlijk uit honderden of zelfs duizenden lagen bestaan met miljoenen knooppunten in elke laag. Het trainen van een dergelijk netwerk zou een gigantische taak zijn, die enorme hoeveelheden gegevens, computerbronnen en tijd zou vergen.
Het hebben van zo’n enorm aantal parameters brengt verschillende uitdagingen met zich mee. Een van de belangrijkste problemen is overfitting, waarbij het model leert de trainingsgegevens te onthouden in plaats van te generaliseren naar nieuwe, onzichtbare voorbeelden. Regularisatietechnieken zoals L1- en L2-regularisatie, uitval en batchnormalisatie worden vaak gebruikt om dit probleem aan te pakken.
Bovendien zou het trainen van een neuraal netwerk met 30 miljard parameters een aanzienlijke hoeveelheid gelabelde gegevens vereisen om overfitting te voorkomen en het generalisatievermogen van het model te garanderen. Technieken voor gegevensvergroting, transfer learning en ensembling kunnen ook worden gebruikt om de prestaties van het model te verbeteren.
In de praktijk worden neurale netwerken met miljarden parameters doorgaans gebruikt in gespecialiseerde toepassingen zoals natuurlijke taalverwerking (NLP), computervisie en versterkend leren. Modellen als GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) en Vision Transformers (ViTs) zijn voorbeelden van state-of-the-art architecturen met miljarden parameters die opmerkelijke resultaten hebben bereikt in hun respectievelijke domeinen.
Hoewel een regulier neuraal netwerk theoretisch kan worden vergeleken met een functie van bijna 30 miljard variabelen, zijn de praktische uitdagingen die gepaard gaan met het trainen en inzetten van een dergelijk model aanzienlijk. Een zorgvuldige afweging van modelarchitectuur, regularisatietechnieken, beschikbaarheid van gegevens en computerbronnen is essentieel bij het werken met deep learning-modellen van deze schaal.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch:
- Als je kleurenafbeeldingen op een convolutioneel neuraal netwerk wilt herkennen, moet je dan een andere dimensie toevoegen aan het herkennen van grijswaardenafbeeldingen?
- Kan worden aangenomen dat de activeringsfunctie een neuron in de hersenen nabootst, al dan niet vurend?
- Kan PyTorch worden vergeleken met NumPy op een GPU met enkele extra functies?
- Is het verlies buiten de steekproef een validatieverlies?
- Moet men een tensorbord gebruiken voor praktische analyse van een door PyTorch uitgevoerd neuraal netwerkmodel of is matplotlib voldoende?
- Kan PyTorch worden vergeleken met NumPy op een GPU met enkele extra functies?
- Is deze stelling waar of niet waar? "Voor een classificatie-neuraal netwerk zou het resultaat een waarschijnlijkheidsverdeling tussen klassen moeten zijn."
- Is het uitvoeren van een deep learning neuraal netwerkmodel op meerdere GPU's in PyTorch een heel eenvoudig proces?
- Wat is het grootste convolutionele neurale netwerk dat gemaakt is?
- Als de invoer de lijst met numpy-arrays is die een heatmap opslaan, wat de uitvoer is van ViTPose en de vorm van elk numpy-bestand [1, 17, 64, 48] is, wat overeenkomt met 17 sleutelpunten in de body, welk algoritme kan dan worden gebruikt?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/DLPP Deep Learning met Python en PyTorch