Введение

Искусственные нейронные сети (ИНС) – это вычислительные модели, вдохновленные функционированием человеческого мозга и способные обучаться на основе сложных нелинейных данных. Нейронная сеть состоит из элементарных блоков, называемых нейронами, которые получают входные сигналы от других блоков или внешних источников, обрабатывают их с помощью функции активации и передают в качестве выходных данных другим блокам. . Нейроны организованы в слои, которые могут быть трех типов: входной слой, скрытый слой и выходной слой. Входной слой получает данные для анализа, скрытый слой выполняет операции обработки, а выходной слой возвращает результаты обучения. Нейронная сеть может иметь один или несколько скрытых слоев, в зависимости от ее сложности.

Процесс обучения нейронной сети состоит в изменении синаптических весов, то есть числовых значений, которые регулируют интенсивность связи между двумя нейронами. Цель состоит в том, чтобы минимизировать функцию стоимости, которая измеряет несоответствие между желаемым выходом и фактическим выходом сети. Для этого используются алгоритмы оптимизации, которые обновляют синаптические веса в соответствии с градиентом функции стоимости относительно самих весов. Градиент указывает направление и направление максимального наклона функции и, следовательно, направление, противоположное тому, в котором она должна двигаться, чтобы достичь минимума. Примером алгоритма оптимизации является градиентный спуск (GD), который вычисляет градиент для всех обучающих данных и обновляет веса с шагом, пропорциональным отрицательному градиенту.

Однако градиентный спуск имеет некоторые недостатки, в том числе:

  • Необходимость выбрать фиксированное значение для скорости обучения, что может повлиять на скорость и качество конвергенции.
  • Чувствительность к шуму данных, который может вызвать колебания или отклонения от глобального минимума.
  • Сложность обработки невыпуклых функций или множества локальных минимумов.

По этим причинам были разработаны более продвинутые методы оптимизации, которые мы постараемся проиллюстрировать в следующих абзацах.

Методы улучшения градиентного спуска

В оптимизации нейронных сетей существует несколько методов, направленных на улучшение градиентного спуска — основного алгоритма обучения моделей. Цель состоит в том, чтобы сделать сходимость более быстрой и стабильной, избегая таких проблем, как локальный минимум и неустойчивость градиента.

Вот некоторые из наиболее распространенных методов улучшения градиентного спуска:

  • Импульс. Добавление импульса к обновлению веса помогает пробить локальные минимумы и ускорить конвергенцию. Термин импульса отслеживает накопление прошлых градиентов и влияет на текущее обновление на основе этой исторической информации.
  • Планирование скорости обучения: состоит из динамического изменения скорости обучения во время обучения. Это можно сделать путем постепенного снижения скорости обучения с возрастом или в ответ на определенные условия, такие как плато в функции потерь. Примером алгоритма планирования является ReduceLROnPlateau, который снижает скорость обучения, когда улучшение модели прекращается.
  • Адаптивная скорость обучения: этот метод регулирует скорость обучения на основе градиентов, рассчитанных для весов. Например, алгоритм AdaGrad адаптирует скорость обучения к каждому весу на основе их истории градиента, уменьшая скорость для весов, которые получают более высокие обновления, и наоборот.
  • Пакетная нормализация. Пакетная нормализация — это метод, который нормализует входные значения каждого обучающего пакета, обеспечивая среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице. Это стабилизирует распределение данных и ускоряет конвергенцию.
  • Инициализация весов: правильная инициализация весов нейронов необходима для эффективного снижения градиента. Хорошей практикой является выбор случайных инициализаций весов, которые удовлетворяют определенным свойствам, таким как ограниченная дисперсия и симметрия обновления.

Оптимизаторы :

  • Адам: широко используемый оптимизатор, сочетающий в себе адаптивный импульс и скорость обучения. Он эффективен в большинстве задач обучения нейронных моделей.
  • RMSprop: полезный оптимизатор для решения проблем с рассредоточенными градиентами. Адаптируйте скорость обучения для весов на основе их истории градиента.
  • SGD (стохастический градиентный спуск): базовый оптимизатор, который может быть эффективным при правильно отрегулированной скорости обучения. Он основан на оценке градиента с использованием случайного подмножества обучающих данных.

Эти методы можно комбинировать и адаптировать в соответствии с конкретными потребностями обучения модели, что обеспечивает более эффективный и стабильный градиентный спуск во время оптимизации нейронной сети.

Как предотвратить или уменьшить переобучение

Переобучение происходит, когда сеть имеет избыточную пропускную способность по сравнению со сложностью данных, и поэтому ей удается арендовать даже шум или случайные вариации данных. Это приводит к высокой ошибке обобщения, то есть к разнице между ошибкой обучающих данных и ошибкой тестовых данных.

Вот некоторые эффективные методы против переобучения:

  • Регуляризация L2: этот метод добавляет к функции стоимости член, пропорциональный сумме квадратов весов. Регуляризация L2 наказывает большие веса, которые могут вызвать переоснащение, подталкивая их к значениям, близким к нулю. Это ограничивает сложность сети и способствует более простым решениям.
  • Регуляризация L1: подобно L2, регуляризация L1 использует сумму абсолютного значения весов. Это способствует разбросанным решениям, в которых многие веса равны нулю, и, следовательно, уменьшает количество фактических параметров сети.
  • Выпадение. Выпадение состоит из случайной деактивации части нейронов скрытого слоя во время обучения. Это не позволяет сети слишком полагаться на определенные соединения, создавая своего рода ансамбль различных нейронных сетей. Во время теста активируются все блоки, но веса уменьшаются пропорционально вероятности выпадения. Dropout помогает уменьшить коадаптацию нейронов и повысить надежность сети.
  • Рассеянное отсев. Вариант отсева — это разреженный отсев, который фокусируется на случайной деактивации меньшего числа случайно выбранных нейронов. Это может привести к более сильной регуляризации и может быть полезно в ситуациях, когда переоснащение особенно заметно.
  • Пакетная нормализация. Пакетная нормализация — это метод, который нормализует входные значения каждого обучающего пакета, чтобы у вас было среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице. Это помогает уменьшить проблему ковариации между слоями и облегчает сходимость модели. Кроме того, пакетная нормализация имеет эффект регуляризации, так как добавляет некоторый шум к входным данным.
  • MaxPooling и AveragePooling. Это объединяющие слои, которые уменьшают пространственный размер входных данных. Максимальный пул выбирает максимальное значение в области пула, а средний пул вычисляет среднее значение. Эти слои уменьшают размерность данных и создают более надежное представление, тем самым снижая риск переобучения.

Эти методы можно использовать по отдельности или в сочетании, чтобы предотвратить или уменьшить переобучение в нейронных сетях, обеспечивая большую способность к обобщению новых и невидимых данных во время обучения.

Выбор архитектуры нейронной сети

Выбор архитектуры нейронной сети является решающим аспектом для достижения оптимальной производительности в решаемой задаче. В этом схематическом руководстве мы рассмотрим основные элементы архитектуры нейронной сети, включая типы слоев, количество скрытых слоев, количество нейронов на слой и функции активации. Разберем, в каких случаях целесообразно использовать каждый элемент для повышения эффективности сети.

Типы слоев нейронной сети:

  1. Искусственная нейронная сеть (ИНС). Это тип стандартной нейронной сети, которая соединяет нейроны одного слоя со всем следующим слоем. Он подходит для задач регрессии и классификации структурированных данных, когда нет конкретных пространственных или временных структур или шаблонов.
  2. Сверточная нейронная сеть (CNN). Она предназначена для обработки данных с пространственной структурой, например изображений. Сверточные слои сворачивают фильтры на части входных данных для извлечения локальных признаков, в то время как объединяющие слои уменьшают размерность выходных данных. Он идеально подходит для задач компьютерного зрения, где важно фиксировать локальные пространственные закономерности.
  3. Рекуррентная нейронная сеть (RNN). Она предназначена для обработки последовательных данных, например естественного языка или временных рядов. Повторяющиеся слои поддерживают внутреннюю память для захвата временных зависимостей во входных данных. Рекомендуется для задач, требующих понимания временного контекста, таких как распознавание речи или машинный перевод.
  4. Долговременная кратковременная память (LSTM). Это тип рекуррентной сети, который решает проблему исчезновения градиента в традиционных RNN. LSTM использует сложную структуру портов для управления потоком информации через временные интервалы, сохраняя долговременную память. Это особенно эффективно при работе со сложными последовательностями данных различной длины.
  5. Gated Recurrent Unit (GRU). Подобно LSTM, GRU представляет собой упрощенную, но не менее мощную альтернативу. Уменьшает количество портов и состояние памяти, упрощая структуру. Это рекомендуется в тех случаях, когда вам нужен повторяющийся шаблон, который менее сложен, но все же может фиксировать долгосрочные зависимости в последовательных данных.

Количество скрытых слоев:

Количество скрытых слоев в нейронной сети влияет на ее способность к обучению и сложность модели. Вот несколько случаев, когда рекомендуется использовать разное количество скрытых слоев:

  1. Неглубокие сети. Когда данные относительно просты, а сложность проблемы невелика, может быть достаточно сети с несколькими скрытыми слоями. Например, для линейных задач или простых бинарных классификаций может быть эффективной сеть с одним или двумя скрытыми слоями.
  2. Глубокие сети. Для более сложных задач, таких как обработка изображений с высоким разрешением или понимание естественного языка, может быть полезна более глубокая сеть. Добавление скрытых слоев позволяет сети фиксировать более сложные нелинейные отношения и изучать функции высокого уровня.

Количество нейронов на слой:

Количество нейронов на слой определяет возможности моделирования и гибкость сети. Вот некоторые соображения по выбору количества нейронов на слой:

  1. Несколько единиц: если набор данных небольшой или проблема относительно проста, может быть достаточно небольшого количества нейронов на слой. Это может помочь избежать переобучения и уменьшить сложность модели.
  2. Много единиц: когда набор данных большой и сложный, большее количество нейронов на слой может позволить сети фиксировать более подробные и сложные закономерности. Однако вам нужно быть осторожным, чтобы не переусердствовать, иначе вы можете столкнуться с переобучением.

Функции активации:

Выбор триггерной функции влияет на способность сети аппроксимировать сложные функции. Вот несколько примеров функций активации и когда они рекомендуются:

  1. Сигмоид: сигмовидная функция выдает результат от 0 до 1. Она подходит для задач бинарной классификации, когда вам нужна вероятность принадлежности к классу.
  2. Tanh: функция гиперболического тангенса выдает результат в диапазоне от -1 до 1. Она похожа на сигмовидную, но с расширенным диапазоном. Он подходит для задач бинарной классификации, подобных сигмовидной.
  3. ReLU (выпрямленная линейная единица): функция ReLU определяется как f(x) = max(0, x). Он широко используется в скрытых слоях, особенно в глубоких сетях. Он быстро вычисляется и предотвращает проблему исчезновения градиента. Он подходит для задач регрессии и классификации в целом.
  4. Leaky ReLU: это вариант ReLU, обеспечивающий минимальный наклон для отрицательных значений, например f(x) = max(0,01x, x). Полезно избегать «мертвых» нейронов, которые срабатывают только при положительных значениях.
  5. Softmax: функция softmax используется на последнем уровне сети для получения распределения вероятностей возможных выходных данных. Он обычно используется для задач многоклассовой классификации.

В заключение, выбор архитектуры нейронной сети требует тщательной оценки характеристик задачи и имеющихся данных. Типы слоев, количество скрытых слоев, количество нейронов на слой и функции активации следует выбирать в соответствии с конкретными потребностями задачи для достижения наилучших результатов.

Подпишитесь на наши аккаунты в социальных сетях: Facebook/Instagram/Linkedin/Twitter

Присоединяйтесь к Youtube Channel AImonks, чтобы получать интересные видео.