Обучение нейронной сети — это процесс, при котором модель на основе данных «учится» распознавать паттерны, делать предсказания или выполнять другие задачи. Прежде чем разбираться, как такое обучение проводится, стоит определиться с основными понятиями.
Оглавление
Основные термины
Нейросеть
Нейронная сеть — это компьютерная модель, которая имитирует работу человеческого мозга. Она состоит из множества маленьких строительных блоков, называемых нейронами. Мы уже разбирали как она работает, но если кратко: нейронная сеть — это компьютерная программа, использующая математические операции для обработки информации. Внутри нейронной сети есть слои нейронов, которые обрабатывают входные данные и производят выходные данные.
Веса
Веса — это числа, которые связывают нейроны друг с другом. Каждый нейрон имеет свои входы и выходы. Когда данные поступают на входы нейрона, он выполняет некоторые вычисления и передает результат на выход. Веса определяют, насколько сильно входные данные влияют на результат вычислений нейрона. Если вес большой, то входные данные сильно влияют на выход нейрона. Если вес маленький, то влияние на выход будет слабым.
Веса нейронной сети настраиваются в процессе обучения и определяют, какие данные будут учитываться и насколько они будут влиять на выводы сети.
Градиент нейросети
Градиент — вектор, который показывает направление наибольшего увеличения функции. В контексте обучения нейронных сетей градиент используется для оптимизации функции ошибки, которая показывает, насколько хорошо модель предсказывает правильные ответы на обучающих данных.
При обучении градиент вычисляется путем нахождения производной функции ошибки по каждому параметру модели (весам и смещениям). Затем он используется для обновления параметров модели таким образом, чтобы уменьшить значение функции ошибки. Если градиент большой, то изменение параметров модели будет большим, что может привести к ускоренной сходимости, то есть быстрому, но очень приблизительному результату.
При использовании методов градиентного спуска градиент показывает направление, в котором нужно изменять параметры модели, чтобы минимизировать функцию ошибки.
Смещение
В обучении нейросети термин «смещение» относится к дополнительному параметру, который помогает нейросети лучше обрабатывать данные и делать более точные прогнозы.
Для понимания смещения давайте рассмотрим, как работает нейросеть. Она состоит из множества нейронов, которые обрабатывают входные данные и передают свои выходные значения следующим нейронам. Каждый нейрон имеет свои веса, которые учитывают важность различных входных данных. Веса определяются в процессе обучения нейросети.
Смещение же — дополнительный параметр для каждого нейрона. Он позволяет нейросети смещать выходное значение нейрона в определенном направлении, независимо от входных данных. Можно сказать, что смещение определяет базовый уровень активации нейрона.
Взаимодействие между весами и смещениями позволяет нейросети находить оптимальные значения для достижения желаемых результатов.
Сходимость нейросети
Сходимость нейросети в простых словах означает, что она достигла оптимального состояния обучения. Когда нейросеть обучается, она пытается улучшить свою производительность на основе предоставленных данных. В процессе обучения нейросеть корректирует свои веса и параметры, чтобы минимизировать ошибку между предсказаниями и ожидаемыми результатами.
Сходимость происходит, когда нейросеть достигает стабильного состояния, в котором она достаточно хорошо предсказывает желаемые результаты. Это означает, что дальнейшее обучение не приводит к значительному улучшению производительности. На практике это обычно проявляется в том, что ошибка обучения нейросети начинает медленно снижаться или перестает меняться в значительной степени.
Основные этапы обучения нейросетей
Процесс обучения нейронной сети обычно включает следующие этапы:
- Сбор данных: сбор репрезентативного и разнообразного набора данных, который включает помеченные примеры проблемы, которую вы хотите решить с помощью нейронной сети.
- Предварительная обработка данных: очистка и предварительная обработка данных, чтобы обеспечить формат, подходящий для обучения. Это может включать такие задачи, как нормализация, масштабирование функций и обработка пропущенных значений.
- Проект архитектуры модели: выбор подходящей архитектуры нейронной сети для вашей задачи, включая определение количества и типа слоев, функций активации и шаблонов подключения.
- Инициализация: инициализация весов и смещений нейронной сети. Этот шаг важен, поскольку начальные значения могут повлиять на конвергенцию и производительность сети.
- Прямое распространение: подача входных данных через сеть в прямом проходе, где активации и выходные данные каждого слоя рассчитываются на основе текущих весов и смещений.
- Расчет потерь: сравнение прогнозируемых выходных данных сети с истинными метками в обучающих данных и вычисление метрики потерь или ошибок, которая количественно определяет расхождение между ними.
- Обратное распространение: распространение вычисленных потерь обратно по сети для обновления весов и смещений. Этот шаг включает в себя вычисление градиентов потерь по отношению к параметрам сети с использованием цепного правила.
- Оптимизация: применение алгоритма оптимизации, такого как градиентный спуск, для итеративного обновления параметров сети. Цель состоит в том, чтобы свести к минимуму потери и улучшить производительность сети на обучающих данных.
- Итерации обучения: повторение прямого распространения, расчета потерь, обратного распространения и шагов оптимизации для нескольких итераций или эпох. Это позволяет сети постепенно корректировать свои веса и улучшать способность делать точные прогнозы.
- Проверка и мониторинг: периодическая оценка производительности сети на отдельном наборе данных проверки для отслеживания ее способности к обобщению и обнаружения переобучения. Это помогает в настройке гиперпараметров или ранней остановке процесса обучения, если это необходимо.
- Тестирование: после завершения обучения оценка окончательной обученной модели на независимом наборе данных для тестирования, чтобы оценить ее производительность и подтвердить ее эффективность при решении поставленной задачи.
- Тонкая настройка и развертывание. После начального обучения можно выполнить дальнейшую тонкую настройку и оптимизацию модели на основе конкретных требований или отзывов. Наконец, обученную модель можно использовать для прогнозирования новых, невидимых данных.
Методы обучения нейросети
Основных методов обучения нейронных сетей три: с учителем, без учителя и с подкреплением. К ним стоит добавить трансферное обучение. Рассмотрим их подробнее.
Обучение с учителем
Обучение с учителем является наиболее распространенным и широко используемым методом обучения нейронных сетей. При обучении с учителем предоставляется помеченный набор данных для обучения нейронной сети, состоящий из входных выборок и соответствующих им целевых выходных данных. Сеть учится сопоставлять входные данные с желаемыми выходными данными, итеративно корректируя свои веса и смещения.
Решающую роль в обучении с учителем играет алгоритм обратного распространения. Он вычисляет градиент ошибки сети по отношению к ее весам, позволяя настраивать параметры с помощью методов оптимизации градиентного спуска. Этот итеративный процесс продолжается до тех пор, пока сеть не сойдется к состоянию, в котором ее прогнозы точно совпадают с желаемыми выходными данными.
Обучение с учителем особенно эффективно для таких задач, как классификация изображений, распознавание речи и анализ тональности, где легко доступны размеченные данные.
Обучение без учителя
Обучение без учителя отличается от обучения с учителем тем, что оно имеет дело с немаркированными данными. В этом методе обучения сеть учится обнаруживать внутренние структуры, шаблоны и отношения в данных без явных целевых выходных данных.
Кластеризация и уменьшение размерности — два распространенных применения обучения без учителя. Алгоритмы кластеризации группируют схожие точки данных вместе на основе их внутренних свойств. Методы уменьшения размерности, такие как анализ основных компонентов, автоэнкодеры, уменьшают сложность многомерных данных, сохраняя при этом их важные функции.
Изучая базовую структуру данных, обучение без учителя позволяет нейронным сетям узнавать представления, которые собирают важную информацию и облегчают последующие задачи, такие как обнаружение аномалий, сжатие данных и системы рекомендаций.
Обучение с подкреплением
Обучение нейронной сети с подкреплением использует другой подход. Вместо использования помеченных данных, такое обучение полагается на взаимодействие агента с окружающей средой и получение обратной связи в виде вознаграждений или наказаний. Агент учится предпринимать действия, которые со временем максимизируют совокупное вознаграждение.
При обучении с подкреплением нейронная сеть учится методом проб и ошибок. Она исследует различные действия, наблюдает за последствиями и корректирует свои действия в зависимости от полученных вознаграждений. Обучение с подкреплением продемонстрировало значительный успех в таких областях, как игры, робототехника и автономные транспортные средства. Способность учиться на взаимодействиях и адаптироваться к динамичной среде делает его мощным методом обучения.
Трансферное обучение
Трансферное обучение — это метод обучения, который использует знания, полученные при выполнении одной задачи, для повышения производительности при выполнении другой связанной задачи. Он включает в себя предварительное обучение нейронной сети на большом наборе данных, а затем ее точную настройку на меньшем наборе данных, специфичном для целевой задачи.
Используя трансферное обучение, сеть может извлечь выгоду из представлений, полученных из исходной задачи, что значительно сэкономит время и ресурсы. Это особенно полезно в сценариях, где помеченные данные для целевой задачи ограничены или дороги для получения.
Алгоритмы обучения нейросети
В разделе методов упоминались некоторые алгоритмы обучения нейронных сетей. На сегодняшний день их достаточно много, остановимся на самых распространенных.
Алгоритм обратного распространения
Метод обратного распространения заключается в многократном повторении двух шагов: прямого и обратного. Шаг прямого распространения включает в себя передачу входной выборки через нейронную сеть и вычисление прогнозируемого результата. Выход каждого нейрона вычисляется путем применения функции активации к взвешенной сумме его входов.
Начиная с входного слоя, входные значения распространяются вперед слой за слоем, пока не будет достигнут выходной слой. Выходной слой обеспечивает прогнозируемый вывод нейронной сети для данного ввода.
На этапе обратного распространения ошибка между прогнозируемым выходом и истинным выходом вычисляется с использованием предопределенной функции потерь (например, среднеквадратичной ошибки или перекрестной энтропийной потери). Затем ошибка распространяется обратно по сети для вычисления градиентов функции потерь по отношению к весам каждого нейрона.
Градиенты рассчитываются с использованием цепного правила исчисления, которое позволяет отнести ошибку к каждому весу в сети. Градиенты указывают направление и величину обновлений веса, которые уменьшают функцию потерь.
Веса обновляются путем выполнения шага в направлении, противоположном градиентам, масштабируемого по скорости обучения, которая определяет размер обновления.
Обратное распространение имеет решающее значение для обучения глубоких нейронных сетей с несколькими слоями, поскольку оно позволяет эффективно распространять градиенты по сети. Без обратного распространения было бы сложно оптимизировать веса нейронной сети, особенно в глубоких архитектурах, где количество параметров может быть очень большим.
Стоит отметить, что, хотя обратное распространение является широко используемым и эффективным методом обучения, существуют варианты и расширения алгоритма, которые решают такие проблемы, как исчезающие градиенты, взрывающиеся градиенты и переоснащение. Эти варианты включают в себя такие методы, как отсечение градиента, пропуск соединений (например, в остаточных сетях) и более продвинутые алгоритмы оптимизации, такие как Adam или RMSprop, которые адаптивно регулируют скорость обучения.
Алгоритм упругого распространения
Метод Rprop (Resilient Backpropagation) — это алгоритм оптимизации, который используется в нейронных сетях для обучения на основе обратного распространения ошибки. Он относится к группе методов обновления весов, которые применяются в процессе обучения нейронных сетей.
Проще говоря, во время обучения нейронные сети пытаются свести к минимуму разницу между их предсказанными выходными данными и желаемыми выходными данными. Это включает в себя настройку веса связей между нейронами. Метод Rprop фокусируется на том, как выполняются эти корректировки веса.
Rprop вычисляет обновления веса на основе знака градиента, который указывает направление, в котором веса должны быть скорректированы. В отличие от других методов, использующих фиксированную скорость обучения, Rprop адаптирует скорость обучения для каждого веса отдельно. Если знак градиента остается прежним, Rprop увеличивает скорость обучения, чтобы внести большие корректировки веса. Если знак меняется, это снижает скорость обучения, чтобы внести меньшие корректировки. Таким образом, Rprop «гибко» адаптируется к поведению каждого веса, обеспечивая более быструю и эффективную тренировку.
Регулируя скорость обучения индивидуально, Rprop может эффективно перемещаться по сложным и многомерным весовым пространствам, помогая нейронным сетям быстрее и надежнее сходиться к оптимальным решениям.
Генетический алгоритм обучения
Генетический алгоритм обучения нейросети — это метод машинного обучения, который использует идеи из генетики, чтобы настроить параметры нейросети для максимальной производительности на задаче.
Процесс начинается с создания случайной популяции нейросетей, где каждая сеть имеет случайно заданные параметры, такие как веса и смещения. Эта популяция оценивается на заданной задаче, например, на классификации изображений.
Затем из популяции выбираются наиболее успешные сети, которые будут использованы для создания следующего поколения. Это происходит путем применения генетических операторов, таких как скрещивание и мутация, для создания новых нейросетей на основе наиболее успешных.
Новое поколение сетей оценивается на задаче, и процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнут определенный критерий остановки, например, достижение определенной точности.
Из сказанного выше очевидно, что обучение нейронных сетей — сложный процесс, требующий специальных знаний и времени. Более того, современное обучение находится на начальных ступенях развития. В будущем появится немало новых алгоритмов и методов, позволяющих эффективно использовать нейросети — замечательное изобретение человечества.