Derin sinir ağı nedir?
Derin sinir ağı (DNN), verilerdeki karmaşık desenlerin modellenmesini sağlayan çok sayıda düğüm veya nöron katmanıyla karakterize edilen bir yapay sinir ağı (ANN) türüdür. Yapay zeka ve makine öğrenimi alanında, özellikle görüntü tanıma, doğal dil işleme ve daha fazlası gibi görevleri gerçekleştirebilen karmaşık modellerin geliştirilmesinde temel bir kavramdır. Derin sinir ağlarını anlamak, bu modellerin iç işleyişine dair içgörüler sağladığı için TensorBoard gibi araçları model görselleştirme için kullanmak açısından önemlidir.
Derin Sinir Ağlarının Mimarisi
Derin bir sinir ağının mimarisi bir giriş katmanı, birden fazla gizli katman ve bir çıktı katmanından oluşur. Her katman, ağırlıklarla birbirine bağlanan düğümlerden veya nöronlardan oluşur. Bir ağın derinliği, içerdiği gizli katman sayısını ifade eder. Giriş ve çıkış katmanları arasındaki katmanlar, giriş verilerini, çıktı katmanının tahminler veya sınıflandırmalar yapmak için kullanabileceği bir biçime dönüştürmekten sorumludur.
- Giriş Katmanı: Bu, verilerin modele beslendiği ağın ilk katmanıdır. Bu katmandaki nöron sayısı, giriş verilerindeki özellik sayısına karşılık gelir.
- Gizli Katmanlar: Bu katmanlar giriş verileri üzerinde hesaplamalar gerçekleştirir. Gizli katmandaki her nöron, önceki katmandaki nöronlardan girdi alır, bunları işler ve çıktıyı sonraki katmandaki nöronlara iletir. Bir sinir ağının öğrenebileceği desenlerin karmaşıklığı, gizli katman sayısıyla artar.
- Çıktı Katmanı: Bu, hesaplamaların sonuçlarının çıktı olarak verildiği ağın son katmanıdır. Bu katmandaki nöron sayısı, istenen çıktı sayısına karşılık gelir. Örneğin, ikili bir sınıflandırma görevinde, bir olasılığı çıktı olarak vermek için sigmoid aktivasyon fonksiyonuna sahip tek bir nöron olabilir.
Aktivasyon Fonksiyonları
Aktivasyon fonksiyonları, ağa doğrusal olmayanlıklar getirerek karmaşık desenleri öğrenmesini sağlar. Yaygın aktivasyon fonksiyonları şunları içerir:
- Sigmoid İşlevi: Giriş değerlerini 0 ile 1 arasındaki bir aralığa eşler ve bu da onu ikili sınıflandırma görevleri için uygun hale getirir. Ancak, kaybolan gradyan sorunundan muzdarip olabilir.
- ReLU (Düzeltilmiş Doğrusal Birim): Olarak tanımlandı 
, basitliği ve kaybolan gradyan sorununu hafifletme yeteneği nedeniyle yaygın olarak kullanılır. Leaky ReLU ve Parametric ReLU gibi varyantlar standart ReLU'nun bazı sınırlamalarını ele alır.
- Tanh Fonksiyonu: Giriş değerlerini -1 ile 1 arasındaki bir aralığa eşler. Sigmoid fonksiyonundan daha güçlü gradyanlar sağladığı için genellikle gizli katmanlarda kullanılır.
Derin Sinir Ağlarını Eğitmek
Derin bir sinir ağını eğitmek, nöronlar arasındaki bağlantıların ağırlıklarını optimize ederek öngörülen ve gerçek çıktılar arasındaki farkı en aza indirmeyi içerir. Bu süreç genellikle geri yayılım ve gradyan inişi yoluyla elde edilir.
- Geri yayılım:Bu, zincir kuralına göre her bir ağırlığa göre kayıp fonksiyonunun eğimini hesaplamak için bir algoritmadır ve ağın yaptığı hatadan ders çıkarmasını sağlar.
- Dereceli alçalma: Bu optimizasyon algoritması, kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için ağırlıkları yinelemeli olarak ayarlar. Stokastik Gradient Descent (SGD), Adam ve RMSprop gibi varyantlar, gradyanın büyüklüğüne ve yönüne göre ağırlıkları güncellemek için farklı yaklaşımlar sunar.
Derin Sinir Ağlarındaki Zorluklar
Derin sinir ağlarının eğitimi, aşırı uyum, kaybolan/patlayan gradyanlar ve büyük miktarda etiketli veriye ihtiyaç duyulması gibi sorunlar nedeniyle zor olabilir.
- Aşırı uyum gösterme: Bir model eğitim verilerini çok iyi öğrendiğinde, gürültüyü ve aykırı değerleri yakaladığında ve bu da görülmeyen verilerdeki performansını düşürdüğünde ortaya çıkar. Aşırı uyumu engellemek için bırakma, erken durdurma ve düzenleme gibi teknikler kullanılır.
- Kaybolan/Patlayan Gradyanlar: Bu sorunlar, eğimler çok küçük veya çok büyük olduğunda ortaya çıkar ve öğrenme sürecini engeller. Eğim kırpma, toplu normalleştirme ve ağırlıkların dikkatli başlatılması gibi teknikler bu sorunların hafifletilmesine yardımcı olur.
- Veri gereksinimleri: Derin sinir ağları genellikle iyi genelleme yapmak için büyük veri kümeleri gerektirir. Veri artırma ve transfer öğrenmesi, veriler sınırlı olduğunda model performansını artırmak için kullanılan stratejilerdir.
Model Görselleştirme için TensorBoard
TensorBoard, popüler bir derin öğrenme çerçevesi olan TensorFlow için bir görselleştirme araç takımıdır. Derin sinir ağlarını anlamaya, hata ayıklamaya ve optimize etmeye yardımcı olmak için bir görselleştirme araçları paketi sağlar.
- skalerler:Zaman içinde kayıp ve doğruluk gibi skaler değerleri takip edin ve görselleştirin; bu da eğitim sürecinin izlenmesine yardımcı olur.
- Grafikler: Modelin hesaplama grafiğini görselleştirerek, ağ üzerinden verinin mimarisi ve akışı hakkında fikir edinin.
- Histogramlar: Ağırlıkların, önyargıların ve diğer tensörlerin dağılımını görüntüler, bu değerlerin eğitim sırasında nasıl değiştiğini anlamanıza yardımcı olur.
- Görselleştiriciyi Yerleştirme: Verilerdeki örüntüleri ve ilişkileri ortaya çıkarabilen, kelime yerleştirmeleri gibi yüksek boyutlu verileri daha düşük boyutlu bir alanda görselleştirin.
- Fotoğraflar: Özellikle görüntü verilerini içeren görevlerde oldukça kullanışlı olan, ağ üzerinden geçen görüntüleri görselleştirin.
Pratik Örnek
10 farklı sınıfta 60,000 32×32 renkli görüntüden oluşan CIFAR-10 veri kümesini kullanarak görüntü sınıflandırması için tasarlanmış derin bir sinir ağı düşünün. Ağ, 3072 nöronlu (32×32 piksel x 3 renk kanalı) bir giriş katmanı, özellik çıkarma için birkaç evrişimsel katman, ardından tamamen bağlı katmanlar ve 10 sınıfa karşılık gelen 10 nöronlu bir çıkış katmanına sahip bir mimariye sahip olabilir.
Eğitim sırasında TensorBoard, kayıp ve doğruluk ölçümlerini izlemek, ağın mimarisini görselleştirmek ve ağırlık ve önyargıların dağılımını incelemek için kullanılabilir. Bu bilgi, eğitim doğruluğunun yüksek ancak doğrulama doğruluğunun düşük olduğu ve modelin iyi genelleme yapmadığını gösteren aşırı uyum gibi sorunları teşhis etmek için paha biçilmezdir.
Derin sinir ağları, makine öğrenimi araç setinde verilerdeki karmaşık desenleri modelleme yeteneğine sahip güçlü araçlardır. Başarılı bir şekilde uygulanmaları, mimarileri, eğitim süreçleri ve olası zorluklar hakkında kapsamlı bir anlayış gerektirir. TensorBoard gibi araçlar, bu modellerin eğitimi ve performansı hakkında temel içgörüler sunarak uygulayıcıların tasarımlarını etkili bir şekilde iyileştirmelerini ve optimize etmelerini sağlar.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Makine öğrenmesi sürecinde birden fazla model uygulanabilir mi?
- Makine Öğrenmesi senaryoya bağlı olarak hangi algoritmanın kullanılacağını ayarlayabilir mi?
- Hiçbir programlama geçmişi olmayan, tamamen yeni başlayan biri için, adım adım bir GUI konsolu kullanarak Google AI Platform'da ücretsiz bir katman/deneme sürümü kullanarak en temel didaktik AI modeli eğitimi ve dağıtımına giden en basit yol nedir?
- Adım adım bir eğitimde, GCP konsolunun GUI arayüzü üzerinden Google Cloud AI Platform'da basit bir AI modeli nasıl pratik olarak eğitilir ve dağıtılır?
- Google Cloud'da dağıtılmış yapay zeka modeli eğitimini uygulamaya yönelik en basit, adım adım prosedür nedir?
- Başlangıç için pratik önerilerinizle birlikte üzerinde çalışılabilecek ilk model nedir?
- Algoritmalar ve tahminler insan tarafındaki girdilere mi dayanıyor?
- Doğal dil işleme modeli oluşturmanın temel gereksinimleri ve en basit yöntemleri nelerdir? Mevcut araçlar kullanılarak böyle bir model nasıl oluşturulabilir?
- Bu araçları kullanmak için aylık veya yıllık abonelik gerekiyor mu, yoksa belirli bir miktarda ücretsiz kullanım var mı?
- Eğitim modeli parametreleri bağlamında epoch nedir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin