โครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถเปรียบเทียบได้กับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัว เพื่อให้เข้าใจการเปรียบเทียบนี้ เราจำเป็นต้องเจาะลึกแนวคิดพื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียม และผลกระทบของการมีพารามิเตอร์จำนวนมากในแบบจำลอง
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นคลาสของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างและการทำงานของสมองมนุษย์ ประกอบด้วยโหนดที่เชื่อมต่อถึงกันซึ่งจัดเป็นชั้น ๆ แต่ละโหนดใช้การเปลี่ยนแปลงกับอินพุตที่ได้รับและส่งผลลัพธ์ไปยังเลเยอร์ถัดไป ความแรงของการเชื่อมต่อระหว่างโหนดถูกกำหนดโดยพารามิเตอร์หรือที่เรียกว่าน้ำหนักและอคติ พารามิเตอร์เหล่านี้จะได้รับการเรียนรู้ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม โดยเครือข่ายจะปรับเปลี่ยนเพื่อลดความแตกต่างระหว่างการคาดการณ์และเป้าหมายจริง
จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดในโครงข่ายประสาทเทียมเกี่ยวข้องโดยตรงกับความซับซ้อนและพลังในการแสดงออก ในโครงข่ายประสาทเทียมฟีดฟอร์เวิร์ดมาตรฐาน จำนวนพารามิเตอร์จะกำหนดโดยจำนวนเลเยอร์และขนาดของแต่ละเลเยอร์ ตัวอย่างเช่น เครือข่ายที่มีโหนดอินพุต 10 โหนด เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ 3 เลเยอร์ โหนดละ 100 โหนด และโหนดเอาต์พุต 1 โหนดจะมีพารามิเตอร์ 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 พารามิเตอร์
ตอนนี้ ลองพิจารณาสถานการณ์ที่เรามีโครงข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์จำนวนมากเป็นพิเศษ เกือบ 30 หมื่นล้านตัว เครือข่ายดังกล่าวจะลึกและกว้างมาก อาจประกอบด้วยชั้นหลายร้อยหรือหลายพันชั้นโดยมีโหนดนับล้านในแต่ละชั้น การฝึกอบรมเครือข่ายดังกล่าวจะเป็นงานที่ยิ่งใหญ่ ซึ่งต้องใช้ข้อมูล ทรัพยากรการคำนวณ และเวลาจำนวนมหาศาล
การมีพารามิเตอร์จำนวนมากมาพร้อมกับความท้าทายหลายประการ ปัญหาหลักประการหนึ่งคือการติดตั้งมากเกินไป โดยที่โมเดลเรียนรู้ที่จะจดจำข้อมูลการฝึก แทนที่จะสรุปกับตัวอย่างใหม่ๆ ที่มองไม่เห็น เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน เช่น การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 และ L2, การออกกลางคัน และการทำให้เป็นมาตรฐานแบบแบตช์ มักใช้เพื่อแก้ไขปัญหานี้
นอกจากนี้ การฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์ 30 หมื่นล้านพารามิเตอร์จะต้องใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมากเพื่อป้องกันการติดตั้งมากเกินไป และรับประกันความสามารถในการวางนัยทั่วไปของแบบจำลอง เทคนิคการเพิ่มข้อมูล การถ่ายโอนการเรียนรู้ และการประกอบเข้าด้วยกัน ยังสามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลได้
ในทางปฏิบัติ โดยทั่วไปโครงข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์นับพันล้านจะถูกใช้ในแอปพลิเคชันเฉพาะทาง เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โมเดลต่างๆ เช่น GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) และ Vision Transformers (ViT) คือตัวอย่างของสถาปัตยกรรมล้ำสมัยที่มีพารามิเตอร์นับพันล้านตัวซึ่งให้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งในโดเมนที่เกี่ยวข้อง
แม้ว่าในทางทฤษฎีแล้วโครงข่ายประสาทเทียมปกติสามารถเปรียบเทียบได้กับฟังก์ชันที่มีตัวแปรเกือบ 30 หมื่นล้านตัว แต่ความท้าทายเชิงปฏิบัติที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมและการปรับใช้แบบจำลองดังกล่าวมีความสำคัญ การพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมโมเดล เทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐาน ความพร้อมใช้งานของข้อมูล และทรัพยากรการคำนวณเป็นสิ่งสำคัญเมื่อทำงานกับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกในระดับนี้
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch:
- หากต้องการจดจำภาพสีบนโครงข่ายประสาทเทียม เราจะต้องเพิ่มมิติอื่นจากการรับรู้ภาพระดับสีเทาหรือไม่
- ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานสามารถพิจารณาเลียนแบบเซลล์ประสาทในสมองด้วยการยิงได้หรือไม่?
- PyTorch สามารถนำมาเปรียบเทียบกับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- การสูญเสียนอกตัวอย่างถือเป็นการสูญเสียการตรวจสอบหรือไม่
- เราควรใช้บอร์ดเทนเซอร์เพื่อการวิเคราะห์เชิงปฏิบัติของ PyTorch ที่รันโมเดลเครือข่ายประสาทเทียมหรือ matplotlib ก็เพียงพอแล้วหรือไม่
- สามารถเปรียบเทียบ PyTorch กับ NumPy ที่ทำงานบน GPU พร้อมฟังก์ชันเพิ่มเติมบางอย่างได้หรือไม่
- ข้อเสนอนี้จริงหรือเท็จ "สำหรับโครงข่ายประสาทเทียมแบบจำแนกประเภท ผลลัพธ์ควรเป็นการแจกแจงความน่าจะเป็นระหว่างคลาส"
- การรันโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU หลายตัวใน PyTorch เป็นกระบวนการที่ง่ายมากหรือไม่?
- โครงข่ายประสาทเทียมที่ใหญ่ที่สุดสร้างขึ้นคืออะไร?
- หากอินพุตเป็นรายการของอาร์เรย์ numpy ที่จัดเก็บ heatmap ซึ่งเป็นเอาต์พุตของ ViTPose และรูปร่างของไฟล์ numpy แต่ละไฟล์คือ [1, 17, 64, 48] สอดคล้องกับจุดสำคัญ 17 จุดในร่างกาย สามารถใช้อัลกอริทึมใดได้บ้าง
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch