Jaringan saraf biasa memang dapat dibandingkan dengan fungsi dari hampir 30 miliar variabel. Untuk memahami perbandingan ini, kita perlu mempelajari konsep dasar jaringan saraf dan implikasi dari memiliki sejumlah besar parameter dalam suatu model.
Jaringan saraf adalah kelas model pembelajaran mesin yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia. Mereka terdiri dari node-node yang saling berhubungan dan disusun dalam beberapa lapisan. Setiap node menerapkan transformasi pada masukan yang diterimanya dan meneruskan hasilnya ke lapisan berikutnya. Kekuatan koneksi antar node ditentukan oleh parameter yang disebut juga bobot dan bias. Parameter ini dipelajari selama proses pelatihan, dimana jaringan menyesuaikannya untuk meminimalkan perbedaan antara prediksi dan target sebenarnya.
Jumlah total parameter dalam jaringan saraf berhubungan langsung dengan kompleksitas dan kekuatan ekspresifnya. Dalam jaringan saraf feedforward standar, jumlah parameter ditentukan oleh jumlah lapisan dan ukuran setiap lapisan. Misalnya, jaringan dengan 10 node masukan, 3 lapisan tersembunyi masing-masing 100 node, dan 1 node keluaran akan memiliki 10*100 + 100*100*100 + 100*1 = 10,301 parameter.
Sekarang, mari kita pertimbangkan skenario ketika kita memiliki jaringan saraf dengan jumlah parameter yang sangat besar, mendekati 30 miliar. Jaringan seperti itu akan sangat dalam dan luas, kemungkinan besar terdiri dari ratusan atau bahkan ribuan lapisan dengan jutaan node di setiap lapisan. Melatih jaringan seperti itu akan menjadi tugas yang sangat besar, membutuhkan data dalam jumlah besar, sumber daya komputasi, dan waktu.
Memiliki sejumlah besar parameter mempunyai beberapa tantangan. Salah satu masalah utamanya adalah overfitting, yaitu model belajar menghafal data pelatihan alih-alih menggeneralisasi ke contoh baru yang tidak terlihat. Teknik regularisasi seperti regularisasi L1 dan L2, dropout, dan normalisasi batch biasanya digunakan untuk mengatasi masalah ini.
Selain itu, melatih jaringan neural dengan 30 miliar parameter akan memerlukan sejumlah besar data berlabel untuk mencegah overfitting dan memastikan kemampuan generalisasi model. Teknik augmentasi data, pembelajaran transfer, dan ensembling juga dapat digunakan untuk meningkatkan performa model.
Dalam praktiknya, jaringan saraf dengan miliaran parameter biasanya digunakan dalam aplikasi khusus seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), visi komputer, dan pembelajaran penguatan. Model seperti GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) dan Vision Transformers (ViTs) adalah contoh arsitektur canggih dengan miliaran parameter yang telah mencapai hasil luar biasa di domainnya masing-masing.
Meskipun jaringan saraf biasa secara teoritis dapat dibandingkan dengan fungsi dari hampir 30 miliar variabel, tantangan praktis yang terkait dengan pelatihan dan penerapan model semacam itu sangatlah signifikan. Pertimbangan yang cermat terhadap arsitektur model, teknik regularisasi, ketersediaan data, dan sumber daya komputasi sangat penting ketika bekerja dengan model pembelajaran mendalam pada skala ini.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang EITC/AI/DLPP Deep Learning dengan Python dan PyTorch:
- Jika seseorang ingin mengenali gambar berwarna pada jaringan saraf konvolusional, apakah seseorang harus menambahkan dimensi lain saat mengenali gambar skala abu-abu?
- Bisakah fungsi aktivasi dianggap meniru neuron di otak dengan penembakan atau tidak?
- Bisakah PyTorch dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- Apakah kerugian di luar sampel merupakan kerugian validasi?
- Haruskah seseorang menggunakan papan tensor untuk analisis praktis model jaringan saraf yang dijalankan PyTorch atau matplotlib saja sudah cukup?
- Bisakah PyTorch dibandingkan dengan NumPy yang berjalan pada GPU dengan beberapa fungsi tambahan?
- Apakah proposisi ini benar atau salah "Untuk jaringan saraf klasifikasi, hasilnya harus berupa distribusi probabilitas antar kelas.""
- Apakah Menjalankan model jaringan saraf pembelajaran mendalam pada beberapa GPU di PyTorch merupakan proses yang sangat sederhana?
- Apa jaringan saraf konvolusional terbesar yang dibuat?
- Jika masukannya adalah daftar array numpy yang menyimpan peta panas yang merupakan keluaran ViTPose dan bentuk setiap file numpy adalah [1, 17, 64, 48] sesuai dengan 17 titik kunci di isi, algoritma mana yang dapat digunakan?
Lihat lebih banyak pertanyaan dan jawaban di EITC/AI/DLPP Deep Learning dengan Python dan PyTorch