אכן ניתן להשוות רשת עצבית רגילה לפונקציה של כמעט 30 מיליארד משתנים. כדי להבין את ההשוואה הזו, עלינו להתעמק במושגים הבסיסיים של רשתות עצביות ובהשלכות של קיום מספר עצום של פרמטרים במודל.
רשתות עצביות הן סוג של מודלים של למידת מכונה בהשראת המבנה והתפקוד של המוח האנושי. הם מורכבים מצמתים מחוברים המאורגנים בשכבות. כל צומת מחיל טרנספורמציה על הקלט שהוא מקבל ומעביר את התוצאה לשכבה הבאה. חוזק החיבורים בין צמתים נקבע על ידי פרמטרים, הידועים גם כמשקולות והטיות. פרמטרים אלו נלמדים במהלך תהליך האימון, כאשר הרשת מתאימה אותם כדי למזער את ההבדל בין התחזיות שלה לבין היעדים בפועל.
המספר הכולל של פרמטרים ברשת עצבית קשור ישירות למורכבות ולכוח הביטוי שלה. ברשת עצבית Feedforward סטנדרטית, מספר הפרמטרים נקבע לפי מספר השכבות והגודל של כל שכבה. לדוגמה, רשת עם 10 צמתים קלט, 3 שכבות נסתרות של 100 צמתים כל אחת וצמת פלט אחד יהיו 1*10 + 100*100*100 + 100*100 = 1 פרמטרים.
כעת, בואו נבחן תרחיש שבו יש לנו רשת עצבית עם מספר גדול במיוחד של פרמטרים, קרוב ל-30 מיליארד. רשת כזו תהיה עמוקה ורחבה במיוחד, ככל הנראה מורכבת ממאות או אפילו אלפי שכבות עם מיליוני צמתים בכל שכבה. אימון רשת כזו תהיה משימה מונומנטלית, הדורשת כמויות אדירות של נתונים, משאבי חישוב וזמן.
להחזיק במספר כה עצום של פרמטרים כרוך בכמה אתגרים. אחת הבעיות העיקריות היא התאמה יתר, שבה המודל לומד לשנן את נתוני האימון במקום להכליל לדוגמאות חדשות שלא נראו. טכניקות רגוליזציה כגון L1 ו-L2 סדירות, נשירה ונורמליזציה אצווה משמשות בדרך כלל לטיפול בבעיה זו.
יתרה מכך, אימון רשת עצבית עם 30 מיליארד פרמטרים ידרוש כמות משמעותית של נתונים מסומנים כדי למנוע התאמת יתר ולהבטיח את יכולת ההכללה של המודל. ניתן להשתמש גם בטכניקות להגדלת נתונים, למידת העברה והרכבה כדי לשפר את ביצועי המודל.
בפועל, רשתות עצביות עם מיליארדי פרמטרים משמשות בדרך כלל ביישומים מיוחדים כמו עיבוד שפה טבעית (NLP), ראייה ממוחשבת ולמידת חיזוק. מודלים כמו GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ו-Vision Transformers (ViTs) הם דוגמאות לארכיטקטורות מתקדמות עם מיליארדי פרמטרים שהשיגו תוצאות יוצאות דופן בתחומים שלהם.
בעוד שבאופן תיאורטי ניתן להשוות רשת נוירונים רגילה לפונקציה של כמעט 30 מיליארד משתנים, האתגרים המעשיים הקשורים באימון ופריסה של מודל כזה הם משמעותיים. שיקול זהיר של ארכיטקטורת מודל, טכניקות רגוליזציה, זמינות נתונים ומשאבים חישוביים חיוניים כאשר עובדים עם מודלים של למידה עמוקה בקנה מידה זה.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/DLPP למידה עמוקה עם Python ו- PyTorch:
- אם רוצים לזהות תמונות צבעוניות ברשת עצבית קונבולוציונית, האם צריך להוסיף מימד נוסף מזיהוי מחדש של תמונות בקנה מידה אפור?
- האם פונקציית ההפעלה יכולה להיחשב כמחקה נוירון במוח עם ירי או לא?
- האם ניתן להשוות את PyTorch ל-NumPy הפועל על GPU עם כמה פונקציות נוספות?
- האם אובדן מחוץ לדגימה הוא אובדן אימות?
- האם צריך להשתמש בלוח טנזור לניתוח מעשי של מודל רשת עצבית בהפעלת PyTorch או שמספיק matplotlib?
- האם ניתן להשוות את PyTorch ל-NumPy הפועל על GPU עם כמה פונקציות נוספות?
- האם הצעה זו נכונה או שקרית "עבור רשת עצבית סיווג התוצאה צריכה להיות התפלגות הסתברות בין מחלקות."
- האם הפעלת מודל רשת עצבית למידה עמוקה על מספר GPUs ב- PyTorch הוא תהליך פשוט מאוד?
- מהי הרשת העצבית הקונבולוציונית הגדולה ביותר שנוצרה?
- אם הקלט הוא רשימת מערכי numpy המאחסנים מפת חום שהיא הפלט של ViTPose והצורה של כל קובץ numpy היא [1, 17, 64, 48] התואמת ל-17 נקודות מפתח בגוף, באיזה אלגוריתם ניתן להשתמש?
צפה בשאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/DLPP למידה עמוקה עם Python ו- PyTorch