מהי רשת עצבית עמוקה?
רשת עצבית עמוקה (DNN) היא סוג של רשת עצבית מלאכותית (ANN) המאופיינת במספר רב של שכבות של צמתים, או נוירונים, המאפשרים מודלים של דפוסים מורכבים בנתונים. זוהי תפיסה בסיסית בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה, במיוחד בפיתוח מודלים מתוחכמים שיכולים לבצע משימות כמו זיהוי תמונה, עיבוד שפה טבעית ועוד. הבנת רשתות עצביות עמוקות חשובה למינוף כלים כמו TensorBoard להדמיית מודלים, מכיוון שהיא מספקת תובנות על פעולתם הפנימית של מודלים אלה.
ארכיטקטורה של רשתות עצביות עמוקות
הארכיטקטורה של רשת עצבית עמוקה מורכבת משכבת קלט, שכבות נסתרות מרובות ושכבת פלט. כל שכבה מורכבת מצמתים, או נוירונים, המחוברים ביניהם על ידי משקולות. העומק של רשת מתייחס למספר השכבות הנסתרות שהיא מכילה. השכבות בין שכבות הקלט והפלט אחראיות להפיכת נתוני הקלט לפורמט ששכבת הפלט יכולה להשתמש בו כדי לבצע תחזיות או סיווגים.
- שכבת קלט: זוהי השכבה הראשונה של הרשת, שבה נתונים מוזנים למודל. מספר הנוירונים בשכבה זו מתאים למספר התכונות בנתוני הקלט.
- שכבות נסתרות: שכבות אלו מבצעות חישובים על נתוני הקלט. כל נוירון בשכבה נסתרת מקבל תשומות מהנוירונים בשכבה הקודמת, מעבד אותם ומעביר את הפלט לנוירונים בשכבה הבאה. המורכבות של הדפוסים שרשת עצבית יכולה ללמוד עולה עם מספר השכבות הנסתרות.
- שכבת פלט: זוהי השכבה הסופית של הרשת, שבה תוצאות החישובים מופקות. מספר הנוירונים בשכבה זו מתאים למספר הפלטים הרצויים. לדוגמה, במשימת סיווג בינארי, עשוי להיות נוירון בודד עם פונקציית הפעלה סיגמואידית להוצאת הסתברות.
פונקציות הפעלה
פונקציות הפעלה מכניסות לרשת אי-לינאריות, ומאפשרות לה ללמוד דפוסים מורכבים. פונקציות הפעלה נפוצות כוללות:
- פונקציית סיגמואיד: ממפה ערכי קלט לטווח שבין 0 ל-1, מה שהופך אותו למתאים למשימות סיווג בינארי. עם זאת, הוא יכול לסבול מבעיית השיפוע הנעלם.
- ReLU (יחידה לינארית מתוקנת): מוגדר כ 
, הוא נמצא בשימוש נרחב בשל הפשטות והיכולת שלו להפחית את בעיית השיפוע הנעלם. גרסאות כמו Leaky ReLU ו- Parametric ReLU עוסקות במגבלות מסוימות של ה-ReLU הסטנדרטי.
- פונקציית Tanh: ממפה ערכי קלט לטווח שבין -1 ל-1. הוא משמש לעתים קרובות בשכבות נסתרות מכיוון שהוא מספק שיפועים חזקים יותר מהפונקציה הסיגמואידית.
אימון רשתות עצביות עמוקות
אימון רשת עצבית עמוקה כרוך באופטימיזציה של משקלי הקשרים בין נוירונים כדי למזער את ההבדל בין התפוקות החזויות לתפוקות בפועל. תהליך זה מושג בדרך כלל באמצעות התפשטות לאחור וירידה בשיפוע.
- ריבוי גב: זהו אלגוריתם לחישוב השיפוע של פונקציית ההפסד ביחס לכל משקל לפי כלל השרשרת, המאפשר לרשת ללמוד מהשגיאה שהיא עושה.
- ירידת שיפוע: אלגוריתם אופטימיזציה זה מתאים את המשקולות באופן איטרטיבי כדי למזער את פונקציית ההפסד. גרסאות כגון ירידה בדרגה סטוקהסטית (SGD), Adam ו-RMSprop מציעות גישות שונות לעדכון משקלים על סמך גודל וכיוון השיפוע.
אתגרים ברשתות עצביות עמוקות
רשתות עצביות עמוקות יכולות להיות מאתגרות לאימון עקב בעיות כמו התאמת יתר, שיפועים נעלמים/מתפוצצים והצורך בכמויות גדולות של נתונים מסומנים.
- יתר על המידה: מתרחש כאשר מודל לומד את נתוני האימון טוב מדי, לוכד רעשים וחריגים, מה שמפחית את הביצועים שלו על נתונים בלתי נראים. טכניקות כמו נשירה, עצירה מוקדמת והסדרה משמשות למאבק בהתאמת יתר.
- שיפועים נעלמים/מתפוצצים: בעיות אלו מתעוררות כאשר שיפועים הופכים קטנים מדי או גדולים מדי, מה שמפריע לתהליך הלמידה. טכניקות כגון חיתוך שיפוע, נורמליזציה של אצווה, ואתחול קפדני של משקולות עוזרות להפחית את הבעיות הללו.
- דרישות נתונים: רשתות עצביות עמוקות דורשות בדרך כלל מערכי נתונים גדולים כדי להכליל היטב. הגדלת נתונים ולמידת העברה הן אסטרטגיות המשמשות לשיפור ביצועי המודל כאשר הנתונים מוגבלים.
TensorBoard להדמיית מודל
TensorBoard הוא ערכת כלים להדמיה עבור TensorFlow, מסגרת למידה עמוקה פופולרית. הוא מספק חבילה של כלי ויזואליזציה כדי לעזור להבין, לנפות באגים ולמטב רשתות עצביות עמוקות.
- סקלרים: עקוב והצג ערכים סקלרים כגון אובדן ודיוק לאורך זמן, מה שעוזר במעקב אחר תהליך האימון.
- גרפים: הדמיין את הגרף החישובי של המודל, תוך מתן תובנות לגבי הארכיטקטורה וזרימת הנתונים דרך הרשת.
- היסטוגרמות: הצג את התפלגות המשקולות, הטיות וטנסורים אחרים, מה שמסייע בהבנה כיצד ערכים אלו משתנים במהלך האימון.
- הטמעת Visualizer: דמיין נתונים במימד גבוה כגון הטבעת מילים במרחב בעל מימד נמוך יותר, שיכול לחשוף דפוסים ויחסים בנתונים.
- תמונות: הדמיין תמונות המועברות דרך הרשת, דבר שימושי במיוחד במשימות הכוללות נתוני תמונה.
דוגמא מעשית
שקול רשת עצבית עמוקה המיועדת לסיווג תמונות באמצעות מערך הנתונים CIFAR-10, המורכב מ-60,000 תמונות צבעוניות בגודל 32×32 ב-10 מחלקות שונות. לרשת עשויה להיות ארכיטקטורה עם שכבת קלט של 3072 נוירונים (32×32 פיקסלים x 3 ערוצי צבע), מספר שכבות קונבולוציוניות לחילוץ תכונות, ואחריהן שכבות מחוברות לחלוטין, ושכבת פלט עם 10 נוירונים התואמים ל-10 המחלקות.
במהלך האימון, ניתן להשתמש ב-TensorBoard כדי לנטר את מדדי האובדן והדיוק, לדמיין את ארכיטקטורת הרשת ולבדוק את התפלגות המשקלים וההטיות. מידע זה חשוב לאין ערוך לאבחון בעיות כמו התאמה יתר, שבהן דיוק האימון גבוה, אך דיוק האימות נמוך, מה שמעיד על כך שהמודל אינו מכליל היטב.
רשתות עצביות עמוקות הן כלים רבי עוצמה בערכת הכלים למידת מכונה, המסוגלות לעצב תבניות מורכבות בנתונים. היישום המוצלח שלהם דורש הבנה מעמיקה של הארכיטקטורה, תהליכי ההכשרה והאתגרים הפוטנציאליים שלהם. כלים כמו TensorBoard מספקים תובנות חיוניות לגבי ההדרכה והביצועים של מודלים אלה, ומאפשרים למתרגלים לחדד ולמטב את העיצובים שלהם ביעילות.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- אם אדם משתמש במודל של גוגל ומאמן אותו במופע שלו, האם גוגל שומרת על השיפורים שנעשו מנתוני ההדרכה?
- איך יודעים באיזה מודל ML להשתמש, לפני הכשרתו?
- מהי משימת רגרסיה?
- כיצד ניתן לעבור בין טבלאות Vertex AI ו-AutoML?
- האם ניתן להשתמש ב-Kaggle כדי להעלות נתונים פיננסיים ולבצע ניתוח סטטיסטי וחיזוי באמצעות מודלים אקונומטריים כגון R-squared, ARIMA או GARCH?
- האם למידת מכונה יכולה לשמש לניבוי סיכון למחלת לב כלילית?
- מהם השינויים בפועל עקב מיתוג מחדש של Google Cloud Machine Learning כ-Vertex AI?
- מהם מדדי הערכת הביצועים של מודל?
- מהי רגרסיה לינארית?
- האם ניתן לשלב מודלים שונים של ML ולבנות AI מאסטר?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning