Một mạng lưới thần kinh thông thường thực sự có thể được so sánh với một hàm gồm gần 30 tỷ biến. Để hiểu sự so sánh này, chúng ta cần đi sâu vào các khái niệm cơ bản của mạng lưới thần kinh và ý nghĩa của việc có một số lượng lớn các tham số trong một mô hình.
Mạng lưới thần kinh là một lớp mô hình học máy lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. Chúng bao gồm các nút được kết nối với nhau được tổ chức thành các lớp. Mỗi nút áp dụng một phép biến đổi cho đầu vào mà nó nhận được và chuyển kết quả sang lớp tiếp theo. Cường độ kết nối giữa các nút được xác định bởi các tham số, còn được gọi là trọng số và độ lệch. Các tham số này được học trong quá trình đào tạo, trong đó mạng sẽ điều chỉnh chúng để giảm thiểu sự khác biệt giữa dự đoán của nó và các mục tiêu thực tế.
Tổng số tham số trong mạng nơron có liên quan trực tiếp đến độ phức tạp và khả năng biểu đạt của nó. Trong mạng nơron truyền thẳng tiêu chuẩn, số lượng tham số được xác định bởi số lớp và kích thước của mỗi lớp. Ví dụ: một mạng có 10 nút đầu vào, 3 lớp ẩn, mỗi lớp 100 nút và 1 nút đầu ra sẽ có các tham số 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301.
Bây giờ, hãy xem xét một kịch bản trong đó chúng ta có một mạng lưới thần kinh với số lượng tham số đặc biệt lớn, gần 30 tỷ. Một mạng lưới như vậy sẽ cực kỳ sâu và rộng, có thể bao gồm hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn lớp với hàng triệu nút trong mỗi lớp. Việc đào tạo một mạng lưới như vậy sẽ là một nhiệm vụ to lớn, đòi hỏi lượng dữ liệu, tài nguyên tính toán và thời gian khổng lồ.
Việc có một số lượng lớn các tham số như vậy đi kèm với một số thách thức. Một trong những vấn đề chính là trang bị quá mức, trong đó mô hình học cách ghi nhớ dữ liệu huấn luyện thay vì khái quát hóa thành các ví dụ mới, chưa được nhìn thấy. Các kỹ thuật chuẩn hóa như chuẩn hóa L1 và L2, bỏ học và chuẩn hóa hàng loạt thường được sử dụng để giải quyết vấn đề này.
Hơn nữa, việc đào tạo một mạng lưới thần kinh với 30 tỷ tham số sẽ yêu cầu một lượng dữ liệu được dán nhãn đáng kể để ngăn chặn việc trang bị quá mức và đảm bảo khả năng khái quát hóa của mô hình. Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu, học chuyển và tổng hợp cũng có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất của mô hình.
Trong thực tế, mạng nơ-ron với hàng tỷ tham số thường được sử dụng trong các ứng dụng chuyên biệt như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính và học tăng cường. Các mô hình như GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3) và Vision Transformers (ViT) là ví dụ về kiến trúc tiên tiến với hàng tỷ tham số đã đạt được kết quả đáng chú ý trong các lĩnh vực tương ứng của chúng.
Mặc dù về mặt lý thuyết, mạng lưới thần kinh thông thường có thể được so sánh với một hàm gần 30 tỷ biến, nhưng những thách thức thực tế liên quan đến việc đào tạo và triển khai mô hình như vậy là rất lớn. Việc xem xét cẩn thận kiến trúc mô hình, kỹ thuật chính quy hóa, tính sẵn có của dữ liệu và tài nguyên tính toán là điều cần thiết khi làm việc với các mô hình học sâu ở quy mô này.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Học sâu EITC/AI/DLPP với Python và PyTorch:
- Nếu muốn nhận dạng hình ảnh màu trên mạng nơ ron tích chập, người ta có phải thêm một chiều khác khi nhận dạng hình ảnh thang màu xám không?
- Chức năng kích hoạt có thể được coi là bắt chước một tế bào thần kinh trong não bằng cách kích hoạt hay không?
- PyTorch có thể so sánh với NumPy chạy trên GPU với một số chức năng bổ sung không?
- Việc mất mẫu có phải là mất xác nhận không?
- Có nên sử dụng bảng tensor để phân tích thực tế mô hình mạng thần kinh chạy PyTorch hoặc matplotlib là đủ?
- Có thể so sánh PyTorch với NumPy chạy trên GPU với một số chức năng bổ sung không?
- Mệnh đề này đúng hay sai "Đối với mạng lưới thần kinh phân loại, kết quả phải là phân bố xác suất giữa các lớp.""
- Chạy mô hình mạng nơ-ron học sâu trên nhiều GPU trong PyTorch có phải là một quy trình rất đơn giản không?
- Mạng lưới thần kinh tích chập lớn nhất được tạo ra là gì?
- Nếu đầu vào là danh sách các mảng lưu trữ bản đồ nhiệt là đầu ra của ViTPose và hình dạng của mỗi tệp numpy là [1, 17, 64, 48] tương ứng với 17 điểm chính trong cơ thể, có thể sử dụng thuật toán nào?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/DLPP Học sâu với Python và PyTorch
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: Học sâu EITC/AI/DLPP với Python và PyTorch (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Giới thiệu (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Giới thiệu về học sâu với Python và Pytorch (đi đến chủ đề liên quan)