Лучший алгоритм оптимизации для вашей нейронной сети

Оптимальный алгоритм оптимизации для вашей нейронной сети

Как выбрать и сократить время обучения нейронной сети

Разработка любой модели машинного обучения включает в себя строгий экспериментальный процесс, который следует циклу идея-эксперимент-оценка.

Вышеуказанный цикл повторяется несколько раз до достижения удовлетворительного уровня производительности. Фаза “эксперимента” включает как программирование, так и этапы обучения модели машинного обучения. С ростом сложности моделей и обучение на более крупных объемах данных время обучения неизбежно увеличивается. В результате обучение большой глубокой нейронной сети может быть мучительно медленным.

К счастью для специалистов по науке о данных, существует несколько техник ускорения процесса обучения, включая:

• Transfer Learning.
• Weight Initialization, такие как инициализация Глоро или Хе.
• Batch Normalization для обучающих данных.
• Выбор надежной функции активации.
• Использование более быстрого оптимизатора.

Хотя все указанные техники являются важными, в этой статье я глубоко сосредоточусь на последнем пункте. Я описываю несколько алгоритмов оптимизации параметров нейронной сети, подчеркивая их преимущества и ограничения.

• Глубокое погружение в модель LSTM-CRF
• Очистка + подготовка данных о озерах Миннесоты
• QA-LoRA Настройте квантованную модель большого языка на своем графическом процессоре.

В последнем разделе этой статьи я представлю визуализацию, демонстрирующую сравнение обсуждаемых алгоритмов оптимизации.

Для практической реализации весь код, используемый в этой статье, можно найти в этом репозитории GitHub:

articles/NN-optimizer at main · andreoniriccardo/articles

Contribute to andreoniriccardo/articles development by creating an account on GitHub.

github.com

Метод градиентного спуска (Batch Gradient Descent)

Традиционно метод градиентного спуска считается по умолчанию выбором для оптимизации нейронных сетей.