Düzenli bir sinir ağı aslında yaklaşık 30 milyar değişkenden oluşan bir fonksiyonla karşılaştırılabilir. Bu karşılaştırmayı anlamak için sinir ağlarının temel kavramlarını ve bir modelde çok sayıda parametreye sahip olmanın sonuçlarını derinlemesine incelememiz gerekiyor.
Sinir ağları, insan beyninin yapısından ve işlevinden ilham alan bir makine öğrenme modelleri sınıfıdır. Katmanlar halinde düzenlenmiş birbirine bağlı düğümlerden oluşurlar. Her düğüm aldığı girdiye bir dönüşüm uygular ve sonucu bir sonraki katmana aktarır. Düğümler arasındaki bağlantıların gücü, ağırlıklar ve önyargılar olarak da bilinen parametrelerle belirlenir. Bu parametreler, ağın tahminleri ile gerçek hedefler arasındaki farkı en aza indirecek şekilde ayarladığı eğitim süreci sırasında öğrenilir.
Bir sinir ağındaki toplam parametre sayısı, karmaşıklığı ve ifade gücüyle doğrudan ilişkilidir. Standart bir ileri beslemeli sinir ağında parametre sayısı, katman sayısına ve her katmanın boyutuna göre belirlenir. Örneğin, 10 giriş düğümü, her biri 3 düğümden oluşan 100 gizli katman ve 1 çıkış düğümü içeren bir ağ, 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parametreye sahip olacaktır.
Şimdi, 30 milyara yakın, olağanüstü sayıda parametreye sahip bir sinir ağımızın olduğu bir senaryoyu ele alalım. Böyle bir ağ son derece derin ve geniş olacak ve muhtemelen her katmanda milyonlarca düğüm bulunan yüzlerce hatta binlerce katmandan oluşacaktır. Böyle bir ağı eğitmek çok büyük miktarda veri, hesaplama kaynağı ve zaman gerektiren devasa bir görev olacaktır.
Bu kadar çok sayıda parametreye sahip olmak çeşitli zorlukları da beraberinde getiriyor. Ana sorunlardan biri, modelin yeni, görülmemiş örneklere genelleme yapmak yerine eğitim verilerini ezberlemeyi öğrendiği aşırı uyumdur. L1 ve L2 düzenlileştirme, bırakma ve toplu normalleştirme gibi düzenlileştirme teknikleri bu sorunu çözmek için yaygın olarak kullanılır.
Üstelik 30 milyar parametreli bir sinir ağının eğitilmesi, aşırı uyumun önlenmesi ve modelin genelleme yeteneğinin sağlanması için önemli miktarda etiketli veri gerektirecektir. Modelin performansını artırmak için veri artırma teknikleri, transfer öğrenimi ve birleştirme de kullanılabilir.
Uygulamada milyarlarca parametreye sahip sinir ağları genellikle doğal dil işleme (NLP), bilgisayarlı görme ve pekiştirmeli öğrenme gibi özel uygulamalarda kullanılır. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ve Vision Transformers (ViT'ler) gibi modeller, kendi alanlarında dikkate değer sonuçlar elde etmiş milyarlarca parametreye sahip son teknoloji mimarilerin örnekleridir.
Düzenli bir sinir ağı teorik olarak yaklaşık 30 milyar değişkenden oluşan bir fonksiyonla karşılaştırılabilirken, böyle bir modelin eğitimi ve dağıtımıyla ilgili pratik zorluklar önemlidir. Bu ölçekte derin öğrenme modelleriyle çalışırken model mimarisinin, düzenleme tekniklerinin, veri kullanılabilirliğinin ve hesaplama kaynaklarının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi önemlidir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme:
- Evrişimli bir sinir ağında renkli görüntüleri tanımak istenirse, gri tonlamalı görüntüleri yeniden tanırken başka bir boyut eklemek gerekir mi?
- Aktivasyon fonksiyonunun beyindeki bir nöronu ateşleyen ya da ateşleyen bir şekilde taklit ettiği düşünülebilir mi?
- PyTorch, bazı ek işlevlerle GPU üzerinde çalışan NumPy ile karşılaştırılabilir mi?
- Örnek dışı kayıp doğrulama kaybı mıdır?
- PyTorch tarafından çalıştırılan bir sinir ağı modelinin pratik analizi için tensör panosu kullanılmalı mı yoksa matplotlib yeterli mi?
- PyTorch, bazı ek işlevlerle GPU üzerinde çalışan NumPy ile karşılaştırılabilir mi?
- Bu önerme doğru mu yanlış mı? "Bir sınıflandırma sinir ağı için sonuç, sınıflar arasında bir olasılık dağılımı olmalıdır."
- PyTorch'ta birden fazla GPU üzerinde derin öğrenme sinir ağı modelini çalıştırmak çok basit bir süreç midir?
- Yapılan en büyük evrişimli sinir ağı nedir?
- Giriş, ViTPose'un çıktısı olan ısı haritasını saklayan numpy dizilerinin listesiyse ve her numpy dosyasının şekli, gövdedeki 1 anahtar noktaya karşılık gelen [17, 64, 48, 17] ise, hangi algoritma kullanılabilir?
Python ve PyTorch ile EITC/AI/DLPP Derin Öğrenme bölümünde daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin