De fet, una xarxa neuronal normal es pot comparar amb una funció de prop de 30 mil milions de variables. Per entendre aquesta comparació, hem d'aprofundir en els conceptes fonamentals de les xarxes neuronals i les implicacions de tenir un gran nombre de paràmetres en un model.
Les xarxes neuronals són una classe de models d'aprenentatge automàtic inspirats en l'estructura i la funció del cervell humà. Consten de nodes interconnectats organitzats en capes. Cada node aplica una transformació a l'entrada que rep i passa el resultat a la capa següent. La força de les connexions entre nodes ve determinada per paràmetres, també coneguts com a pesos i biaixos. Aquests paràmetres s'aprenen durant el procés d'entrenament, on la xarxa els ajusta per minimitzar la diferència entre les seves prediccions i els objectius reals.
El nombre total de paràmetres d'una xarxa neuronal està directament relacionat amb la seva complexitat i poder expressiu. En una xarxa neuronal de feedforward estàndard, el nombre de paràmetres està determinat pel nombre de capes i la mida de cada capa. Per exemple, una xarxa amb 10 nodes d'entrada, 3 capes ocultes de 100 nodes cadascuna i 1 node de sortida tindria 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 paràmetres.
Ara, considerem un escenari on tenim una xarxa neuronal amb un nombre excepcionalment gran de paràmetres, proper als 30 milions. Aquesta xarxa seria extremadament profunda i àmplia, probablement formada per centenars o fins i tot milers de capes amb milions de nodes a cada capa. Entrenar aquesta xarxa seria una tasca monumental, que requeriria grans quantitats de dades, recursos computacionals i temps.
Tenir un nombre tan gran de paràmetres comporta diversos reptes. Un dels problemes principals és el sobreajustament, on el model aprèn a memoritzar les dades d'entrenament en lloc de generalitzar-se amb exemples nous i no vists. Les tècniques de regularització com la regularització L1 i L2, l'abandonament i la normalització per lots s'utilitzen habitualment per solucionar aquest problema.
A més, entrenar una xarxa neuronal amb 30 milions de paràmetres requeriria una quantitat important de dades etiquetades per evitar un sobreajust i garantir la capacitat de generalització del model. També es poden utilitzar tècniques d'augment de dades, aprenentatge de transferència i assemblatge per millorar el rendiment del model.
A la pràctica, les xarxes neuronals amb milers de milions de paràmetres s'utilitzen normalment en aplicacions especialitzades com el processament del llenguatge natural (PNL), la visió per ordinador i l'aprenentatge de reforç. Models com el GPT-3 (Generative Pre-Trained Transformer 3) i els Vision Transformers (ViTs) són exemples d'arquitectures d'última generació amb milers de milions de paràmetres que han aconseguit resultats notables en els seus respectius dominis.
Si bé una xarxa neuronal normal es pot comparar teòricament amb una funció de prop de 30 milions de variables, els reptes pràctics associats a la formació i el desplegament d'aquest model són importants. La consideració acurada de l'arquitectura del model, les tècniques de regularització, la disponibilitat de dades i els recursos computacionals és essencial quan es treballa amb models d'aprenentatge profund d'aquesta escala.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch:
- Si es vol reconèixer imatges en color en una xarxa neuronal convolucional, s'ha d'afegir una altra dimensió de quan es reconeixen imatges en escala de grisos?
- Es pot considerar que la funció d'activació imite una neurona del cervell amb l'activació o no?
- Es pot comparar PyTorch amb NumPy que s'executa en una GPU amb algunes funcions addicionals?
- La pèrdua fora de la mostra és una pèrdua de validació?
- S'ha d'utilitzar una placa tensor per a l'anàlisi pràctica d'un model de xarxa neuronal executat amb PyTorch o n'hi ha prou amb matplotlib?
- Es pot comparar PyTorch amb NumPy que s'executa en una GPU amb algunes funcions addicionals?
- És vertadera o falsa aquesta proposició "Per a una xarxa neuronal de classificació, el resultat hauria de ser una distribució de probabilitat entre classes."
- L'execució d'un model de xarxa neuronal d'aprenentatge profund en diverses GPU a PyTorch és un procés molt senzill?
- Quina és la xarxa neuronal convolucional més gran feta?
- Si l'entrada és la llista de matrius numpy que emmagatzemen el mapa de calor que és la sortida de ViTPose i la forma de cada fitxer numpy és [1, 17, 64, 48] corresponent a 17 punts clau del cos, quin algorisme es pot utilitzar?
Veure més preguntes i respostes a EITC/AI/DLPP Deep Learning amb Python i PyTorch