Un réseau de neurones régulier peut en effet être comparé à une fonction de près de 30 milliards de variables. Pour comprendre cette comparaison, nous devons approfondir les concepts fondamentaux des réseaux de neurones et les implications de la présence d'un grand nombre de paramètres dans un modèle.
Les réseaux de neurones sont une classe de modèles d'apprentissage automatique inspirés de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont constitués de nœuds interconnectés organisés en couches. Chaque nœud applique une transformation à l'entrée qu'il reçoit et transmet le résultat à la couche suivante. La force des connexions entre les nœuds est déterminée par des paramètres, également appelés poids et biais. Ces paramètres sont appris au cours du processus de formation, où le réseau les ajuste pour minimiser la différence entre ses prédictions et les objectifs réels.
Le nombre total de paramètres d’un réseau neuronal est directement lié à sa complexité et à son pouvoir expressif. Dans un réseau neuronal à réaction standard, le nombre de paramètres est déterminé par le nombre de couches et la taille de chaque couche. Par exemple, un réseau avec 10 nœuds d'entrée, 3 couches cachées de 100 nœuds chacune et 1 nœud de sortie aurait 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 XNUMX paramètres.
Considérons maintenant un scénario dans lequel nous disposons d'un réseau neuronal avec un nombre exceptionnellement grand de paramètres, proche de 30 milliards. Un tel réseau serait extrêmement profond et vaste, probablement composé de centaines, voire de milliers de couches avec des millions de nœuds dans chaque couche. La formation d’un tel réseau serait une tâche monumentale, nécessitant de grandes quantités de données, de ressources informatiques et de temps.
Avoir un si grand nombre de paramètres comporte plusieurs défis. L'un des principaux problèmes est le surajustement, où le modèle apprend à mémoriser les données d'entraînement au lieu de les généraliser à de nouveaux exemples invisibles. Les techniques de régularisation telles que la régularisation L1 et L2, l'abandon et la normalisation par lots sont couramment utilisées pour résoudre ce problème.
De plus, la formation d'un réseau neuronal avec 30 milliards de paramètres nécessiterait une quantité importante de données étiquetées pour éviter le surajustement et garantir la capacité de généralisation du modèle. Des techniques d'augmentation des données, d'apprentissage par transfert et d'assemblage peuvent également être utilisées pour améliorer les performances du modèle.
En pratique, les réseaux de neurones comportant des milliards de paramètres sont généralement utilisés dans des applications spécialisées telles que le traitement du langage naturel (NLP), la vision par ordinateur et l'apprentissage par renforcement. Des modèles tels que GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) et Vision Transformers (ViTs) sont des exemples d'architectures de pointe avec des milliards de paramètres qui ont obtenu des résultats remarquables dans leurs domaines respectifs.
Même si un réseau de neurones régulier peut théoriquement être comparé à une fonction de près de 30 milliards de variables, les défis pratiques associés à la formation et au déploiement d'un tel modèle sont importants. Une prise en compte attentive de l’architecture du modèle, des techniques de régularisation, de la disponibilité des données et des ressources informatiques est essentielle lorsque l’on travaille avec des modèles d’apprentissage profond de cette envergure.
D'autres questions et réponses récentes concernant Deep Learning EITC/AI/DLPP avec Python et PyTorch:
- Si l'on veut reconnaître des images couleur sur un réseau neuronal convolutif, faut-il ajouter une autre dimension lors de la reconnaissance des images en échelle de gris ?
- La fonction d'activation peut-elle être considérée comme imitant un neurone dans le cerveau avec ou sans déclenchement ?
- PyTorch peut-il être comparé à NumPy fonctionnant sur un GPU avec quelques fonctions supplémentaires ?
- La perte hors échantillon est-elle une perte de validation ?
- Faut-il utiliser une carte tenseur pour l'analyse pratique d'un modèle de réseau neuronal exécuté par PyTorch ou matplotlib suffit-il ?
- PyTorch peut-il être comparé à NumPy fonctionnant sur un GPU avec quelques fonctions supplémentaires ?
- Cette proposition est-elle vraie ou fausse ? « Pour un réseau neuronal de classification, le résultat devrait être une distribution de probabilité entre les classes. »
- L'exécution d'un modèle de réseau neuronal d'apprentissage profond sur plusieurs GPU dans PyTorch est-elle un processus très simple ?
- Quel est le plus grand réseau de neurones convolutifs créé ?
- Si l'entrée est la liste de tableaux numpy stockant la carte thermique qui est la sortie de ViTPose et que la forme de chaque fichier numpy est [1, 17, 64, 48] correspondant à 17 points clés dans le corps, quel algorithme peut être utilisé ?
Afficher plus de questions et de réponses dans le Deep Learning EITC/AI/DLPP avec Python et PyTorch