AI & GPU
Jak łatwo wybrać najlepszą kartę graficzną dla obciążeń związanych z AI

Jak łatwo wybrać najlepszą kartę graficzną dla obciążeń związanych z AI

I. Wprowadzenie do GPU dla sztucznej inteligencji

A. Znaczenie GPU w uczeniu maszynowym

Jednostki przetwarzania grafiki (GPU) stały się niezbędnym komponentem w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI). Wysoce równoległa architektura GPU, która pierwotnie została zaprojektowana do efektywnego renderowania grafiki, okazała się wyjątkowo dobrze dostosowana do intensywnych obliczeń związanych z uczeniem maszynowym, takich jak operacje na macierzach, sploty i inne obliczenia oparte na tensorach.

W porównaniu do tradycyjnych jednostek centralnych (CPU), GPU mogą wykonywać te operacje znacznie szybciej, co prowadzi do znacznych ulepszeń w procesie szkolenia i wnioskowania modeli uczenia maszynowego. To przyspieszenie jest kluczowe dla rozwoju zaawansowanych modeli, eksploracji dużych zbiorów danych i wdrażania systemów AI w aplikacjach czasu rzeczywistego.

B. Zalety GPU w porównaniu do CPU dla zadań związanych z AI/ML

Główne zalety korzystania z GPU w porównaniu do CPU dla zadań związanych z sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym to:

  1. Moc przetwarzania równoległego: GPU są zaprojektowane z wysoce równoległą architekturą, posiadają tysiące mniejszych i bardziej wydajnych rdzeni w porównaniu do mniejszej liczby bardziej wydajnych rdzeni procesorów CPU. Ta moc przetwarzania równoległego pozwala GPU wyróżniać się w wysoko równoległych obliczeniach wymaganych w uczeniu maszynowym, takich jak mnożenia macierzy i sploty.

  2. Szybki transfer pamięci: GPU są wyposażone w specjalizowaną pamięć o wysokiej prędkości, znaną jako pamięć losowego dostępu do wideo (VRAM), która zapewnia znacznie wyższą przepustowość pamięci w porównaniu do pamięci systemowej używanej przez CPU. Ten ulepszony dostęp do pamięci jest kluczowy dla dużej ilości danych i wyników pośrednich związanych z obciążeniami związanymi z uczeniem maszynowym.

  3. Przyspieszenie operacji tensorowych: Nowoczesne GPU, takie jak Tensor Cores od NVIDIA i Matrix Cores od AMD, są zaprojektowane z specjalizowanymi jednostkami sprzętowymi, które mogą przyspieszać operacje oparte na tensorach, które są podstawą wielu algorytmów uczenia maszynowego. Ta optymalizacja na poziomie sprzętowym może zapewnić wielokrotne ulepszenia w wydajności dla tego rodzaju obliczeń.

  4. Efektywność energetyczna: GPU, dzięki swojej architekturze równoległej i specjalizowanemu sprzętowi, często osiągają wyższą wydajność na wat w porównaniu do CPU dla zadań związanych z AI/ML. Sprawia to, że są szczególnie dobrze dostosowane do środowisk o ograniczonej mocy, takich jak urządzenia edge i systemy wbudowane.

  5. Wsparcie dla ekosystemu i oprogramowania: Społeczności uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji przeprowadziły obszerną optymalizację i zintegrowały przyspieszone obliczenia z wykorzystaniem GPU do swoich frameworków i bibliotek, takich jak TensorFlow, PyTorch i CUDA. Ten solidny ekosystem oprogramowania jeszcze bardziej wzmacnia zalety korzystania z GPU dla tych obciążeń.

Te zalety sprawiły, że GPU stały się nieodzownym komponentem w dziedzinie uczenia maszynowego, umożliwiając badaczom i programistom szkolenie większych i bardziej zaawansowanych modeli, przyspieszenie opracowywania aplikacji AI i ich wdrażanie w scenariuszach rzeczywistych z poprawioną wydajnością i efektywnością.

II. Zrozumienie architektury GPU

A. Składniki GPU i ich role

1. Jednostka przetwarzania grafiki (GPU)

GPU jest głównym komponentem karty graficznej, odpowiedzialnym za równoległe przetwarzanie zadań graficznych i obliczeniowych. Składa się z dużej liczby mniejszych i bardziej wydajnych rdzeni, które mogą jednocześnie wykonywać wiele wątków, umożliwiając GPU wydajne wykonywanie równoległych obliczeń wymaganych w uczeniu maszynowym.

2. Pamięć (VRAM)

GPU jest wyposażone w dedykowaną, wysokoszybką pamięć, znaną jako pamięć losowego dostępu do wideo (VRAM). Ta pamięć jest zoptymalizowana dla wysokopasmowego przetwarzania graficznego i obliczeniowego, zapewniając znacznie szybsze prędkości dostępu w porównaniu do pamięci systemowej używanej przez CPU.

3. Interfejs magistrali (PCI-E)

Interfejs magistrali, zazwyczaj gniazdo Peripheral Component Interconnect Express (PCI-E), łączy GPU z płytą główną i resztą komputera. Magistrala PCI-E umożliwia wysokoprędkościowy transfer danych między GPU a CPU oraz dostęp do pamięci systemowej.

4. Zasilanie

GPU, szczególnie modele wydajnościowe, wymagają znacznej ilości energii do pracy. Zasilanie, czy to zintegrowane z kartą graficzną, czy dostarczane przez zasilacz systemu, zapewnia niezbędną energię elektryczną dla GPU i powiązanych komponentów.

B. Porównanie architektur GPU i CPU

1. SIMD (jedno rozkazanie, wiele danych) kontra MIMD (wiele rozkazań, wiele danych)

CPU są zaprojektowane z architekturą MIMD (wiele rozkazań, wiele danych), gdzie każdy rdzeń może jednocześnie wykonywać różne rozkazy na różnych danych. W przeciwieństwie do tego, GPU stosuje model SIMD (jedno rozkazanie, wiele danych), gdzie pojedynczy rozkaz jest wykonywany równolegle na wielu elementach danych.

2. Możności przetwarzania równoległego

Architektura SIMD GPU, z ich dużą liczbą rdzeni, umożliwia wysoce wydajne równoległe przetwarzanie tego samego rozkazu na wielu elementach danych. Jest to szczególnie korzystne dla operacji powszechnych w uczeniu maszynowym, takich jak mnożenia macierzy i sploty.

3. Dostęp do pamięci i przepustowość

GPU są zaprojektowane z naciskiem na szybki dostęp do pamięci, z dedykowaną VRAM, która zapewnia znacznie wyższą przepustowość pamięci w porównaniu do pamięci systemowej używanej przez CPU. Ta architektura pamięciowa jest kluczowa dla dużej ilości danych i wyników pośrednich w obciążeniach związanych z uczeniem maszynowym.

III. Specyfikacje i metryki GPU

A. Moc obliczeniowa

1. FLOPS (Operacje zmiennoprzecinkowe na sekundę)

FLOPS to powszechnie używana metryka do mierzenia surowej mocy obliczeniowej GPU. Oznacza liczbę operacji zmiennoprzecinkowych, których GPU może wykonać na sekundę, co jest istotnym czynnikiem wydajności modeli uczenia maszynowego.

2. Tensor FLOPS (dla obciążeń AI/ML)

Oprócz standardowej metryki FLOPS, nowoczesne GPU często dostarczają specjalizowaną metrykę "Tensor FLOPS", która mierzy wydajność operacji na tensorach, które są istotne dla obciążeń związanych z AI i ML. Ta metryka odzwierciedla przyspieszenie dostarczane przez specjalizowane jednostki sprzętowe, takie jak Tensor Cores od NVIDIA i Matrix Cores od AMD.

B. Pamięć

1. Pojemność VRAM

Ilość dostępnej pamięci VRAM na GPU jest istotnym czynnikiem, ponieważ modele uczenia maszynowego mogą wymagać dużej ilości pamięci do przechowywania parametrów modelu, aktywacji i wyników pośrednich podczas szkolenia i wnioskowania.

2. Przepustowość pamięci

Przepustowość pamięci GPU, mierzona w GB/s, determinuje szybkość transferu danych do i z VRAM. Jest to istotny czynnik dla wydajności obciążeń związanych z uczeniem maszynowym, które często wymagają dużego ruchu danych.

C. Inne istotne specyfikacje

1. Architektura GPU (np. NVIDIA Ampere, AMD RDNA)

Podstawowa architektura GPU, takie jak Ampere od NVIDIA czy RDNA od AMD, może istotnie wpływać na wydajność i możliwości GPU w zastosowaniach AI i ML. Każda architektura wprowadza nowe funkcje sprzętowe i optymalizacje, które mogą wpływać na przydatność GPU w różnych obciążeniach pracy.

2. Jednostki tensorowe (Tensor Cores) / jednostki przetwarzania tensorowego (TPU)

Specjalistyczne jednostki sprzętowe, takie jak Tensor Cores od NVIDIA i Matrix Cores od AMD, są zaprojektowane do przyspieszania operacji na tensorach, które są powszechne w algorytmach uczenia maszynowego. Liczba i możliwości tych jednostek mogą znacząco wpływać na wydajność GPU w zadaniach AI/ML.

3. Zużycie energii i termiczna moc projektowa (TDP)

Zużycie energii i termiczna moc projektowa (TDP) GPU są ważnymi czynnikami, szczególnie w przypadku aplikacji o ograniczeniach zasilania i chłodzenia, takich jak urządzenia edge lub centra danych. Efektywne energetycznie GPU mogą być kluczowe dla implementacji o ograniczonym budżecie mocy lub możliwości chłodzenia.

IV. Najlepsze karty graficzne do zastosowań AI/Deep Learning

A. Karty graficzne NVIDIA

1. Architektura NVIDIA Ampere (seria RTX 30)

  • RTX 3090, RTX 3080, RTX 3070
  • Tensor Cores, ray tracing i DLSS

Architektura NVIDIA Ampere, reprezentowana przez karty graficzne serii RTX 30, to najnowsza generacja ich kart graficznych dla użytkowników domowych i profesjonalnych. Karty te oferują znaczące ulepszenia w wydajności AI/ML, dzięki ulepszonym Tensor Cores, poprawionej przepustowości pamięci i obsłudze zaawansowanych funkcji, takich jak ray tracing (śledzenie promieni) i DLSS (Deep Learning Super Sampling).

2. Architektura NVIDIA Volta (Titan V, Tesla V100)

  • Skupienie na obciążeniach AI/ML
  • Tensor Cores do przyspieszania operacji macierzowych

Architektura NVIDIA Volta, reprezentowana przez karty graficzne Titan V i Tesla V100, została specjalnie zaprojektowana z myślą o obciążeniach AI i ML. Karty GPU te wprowadziły Tensor Cores, które dostarczają sprzętowego przyspieszenia operacji macierzowych, które są kluczowe dla algorytmów uczenia maszynowego.

3. Architektura NVIDIA Turing (seria RTX 20)

  • RTX 2080 Ti, RTX 2080, RTX 2070
  • Śledzenie promieni i funkcje AI

Architektura NVIDIA Turing, reprezentowana przez karty graficzne serii RTX 20, wprowadziła znaczne postępy zarówno w zdolnościach do gier, jak i w możliwościach AI/ML. Te karty wprowadziły funkcje takie jak śledzenie promieni i AI-powered graphics enhancements, a także zapewniają ulepszoną wydajność dla obciążeń związanych z uczeniem maszynowym.

B. Karty graficzne AMD

1. Architektura AMD RDNA 2 (seria RX 6000)

  • RX 6800 XT, RX 6800, RX 6900 XT
  • Konkurencyjna wydajność w obciążeniach AI/ML

Architektura AMD RDNA 2, napędzająca karty graficzne serii RX 6000, wykazuje imponującą wydajność w obciążeniach związanych z AI i ML, stanowiąc silną konkurencję dla ofert NVIDIA w tej dziedzinie.

2. Architektura AMD Vega (Radeon Vega 64, Radeon Vega 56)

  • Oparte na obciążeniach obu gier i AI/ML.## AMD Vega – architektura dla gamingu i uczenia maszynowego

1. Porównanie kart graficznych NVIDIA i AMD

Podczas porównywania kart graficznych NVIDIA i AMD pod kątem zastosowań związanych z uczeniem maszynowym i sztuczną inteligencją, ważne jest uwzględnienie wyników testów wydajności oraz scenariuszy rzeczywistego zastosowania. Każdy producent ma swoje mocne i słabe strony, a wybór zależy często od konkretnych wymagań związanych z danym zadaniem związanym z uczeniem maszynowym.

2. Efektywność energetyczna i zarządzanie temperaturą

Efektywność energetyczna i zarządzanie temperaturą są kluczowymi czynnikami, zwłaszcza w przypadku instalacji w centrach danych lub na urządzeniach krawędziowych. Zarówno NVIDIA, jak i AMD poczyniły postępy w poprawie efektywności energetycznej i cech termicznych swoich najnowszych architektur GPU.

3. Ekosystem oprogramowania i wsparcie

Ekosystem oprogramowania i wsparcie dla frameworków i narzędzi do uczenia maszynowego jest ważnym czynnikiem przy wyborze między kartami NVIDIA i AMD. Platforma CUDA firmy NVIDIA ma bardziej rozwinięty i szeroki ekosystem, podczas gdy ROCm firmy AMD stanowi rosnącą alternatywę dla otwartego oprogramowania i wsparcia na platformę wieloplatformową.

V. Czynniki, które należy wziąć pod uwagę podczas wyboru karty graficznej do zastosowań związanych z uczeniem maszynowym

A. Docelowe obciążenie i zadanie

1. Przetwarzanie obrazu/wideo

2. Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

3. Uczenie ze wzmocnieniem

4. Modele generatywne (GAN, VAE)

Wybór karty graficznej powinien być kierowany konkretnym obciążeniem i wymaganiami aplikacji. Różne zadania związane z uczeniem maszynowym mogą korzystać z unikalnych możliwości i optymalizacji różnych architektur GPU.

B. Wymagania wydajnościowe

1. Szybkość wnioskowania

2. Przepustowość treningowa

W zależności od tego, czy priorytetem jest szybkie wnioskowanie czy wydajny trening, wybór karty graficznej powinien być dostosowany do wymagań wydajnościowych konkretnego przypadku użycia.

C. Ograniczenia związane z zasilaniem i temperaturą

1. Centra danych vs. urządzenia krawędziowe/osadzone

2. Rozwiązania chłodzenia

Pobór mocy i zarządzanie temperaturą są kluczowymi czynnikami, zwłaszcza dla instalacji w środowiskach o ograniczonym dostępnym zasilaniu, takich jak centra danych lub urządzenia krawędziowe. Wybór karty graficznej powinien być zgodny z dostępnym budżetem energetycznym i możliwościami chłodzenia.

D. Oprogramowanie i wsparcie ekosystemu

1. CUDA vs. ROCm (AMD)

2. Frameworki do uczenia maszynowego (TensorFlow, PyTorch, itp.)

3. Modele wstępnie nauczonych i uczenie transferowe

Ekosystem oprogramowania, w tym dostępność wsparcia CUDA lub ROCm, a także integracja z popularnymi frameworkami do uczenia maszynowego i dostępem do modeli wstępnie nauczonych, może mieć istotny wpływ na rozwój i wdrożenie aplikacji związanych z uczeniem maszynowym.

Sieci neuronowe konwolucyjne (CNN)

Sieci neuronowe konwolucyjne (CNN) to rodzaj architektury uczenia głębokiego, która nadaje się szczególnie do przetwarzania i analizy danych obrazowych. W odróżnieniu od tradycyjnych sieci neuronowych, które działają na płaskich, jednowymiarowych danych wejściowych, CNN zostały zaprojektowane tak, aby wykorzystywać przestrzenne i lokalne relacje w obrazie.

Podstawowe składniki architektury CNN to:

  1. Warstwy konwolucyjne: Te warstwy stosują zestaw filtrowalnych (lub jąder) do obrazu wejściowego, wyciągając ważne cechy i wzorce. Filtry są konwoluowane wzdłuż szerokości i wysokości wejścia, tworząc mapę cech, która oddaje relacje przestrzenne w danych.

  2. Warstwy łączenia: Te warstwy wykonują operację zmniejszenia rozmiaru, zmniejszając wymiary przestrzenne map cech i zachowując najważniejsze cechy. Pomaga to zmniejszyć liczbę parametrów i złożoność obliczeniową modelu.

  3. Warstwy w pełni połączone: Te warstwy są podobne do ukrytych warstw w tradycyjnej sieci neuronowej i służą do dokonywania końcowych prognoz lub klasyfikacji na podstawie wyodrębnionych cech.

Oto przykład, jak zbudować prosty model CNN przy użyciu bibliotek TensorFlow i Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
# Zdefiniuj model CNN
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))
 
# Kompilacja modelu
model.compile(optimizer='adam',
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie definiujemy model CNN z trzema warstwami konwolucyjnymi, z których każda jest następnie poprzedzona warstwą łączenia maksymalnego. Ostatnie warstwy obejmują operację wygładzania i dwie warstwy w pełni połączone, z czym jedna ma 64 jednostki i aktywację ReLU, a druga jest warstwą wyjściową z 10 jednostkami i aktywacją softmax (do problemu klasyfikacji na 10 klas).

Następnie kompilujemy model z optymalizatorem Adam i funkcją straty entropii krzyżowej kategorialnej, która jest powszechnie stosowana w zadaniach klasyfikacji wieloklasowej.

Sieci neuronowe rekurencyjne (RNN)

Sieci neuronowe rekurencyjne (RNN) to rodzaj architektury uczenia głębokiego, która doskonale nadaje się do przetwarzania danych sekwencyjnych, takich jak tekst, mowa lub szeregi czasowe. W odróżnieniu od jednoprzepływowych sieci neuronowych, które przetwarzają dane wejściowe niezależnie od siebie, RNN mają zdolność do przechowywania „pamięci” wcześniejszych danych wejściowych, co pozwala na uwzględnienie zależności czasowych w danych.

Podstawowe składniki architektury RNN to:

  1. Warstwy rekurencyjne: Te warstwy przetwarzają sekwencję wejściową element po elemencie, zachowując ukryty stan przekazywany od jednego kroku czasowego do drugiego. Pozwala to modelowi na uczenie się wzorców i zależności wewnątrz sekwencji.

  2. Funkcje aktywacji: RNN zazwyczaj używają funkcji aktywacji takich jak tanh lub ReLU, aby wprowadzić nieliniowość i kontrolować przepływ informacji w sieci.

  3. Warstwy wyjściowe: Ostatnie warstwy modelu RNN służą do wykonania pożądanych prognoz lub wyjść na podstawie nauczonych reprezentacji.

Oto przykład, jak zbudować prosty model RNN przy użyciu TensorFlow i Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense
 
# Zdefiniuj model RNN
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(64, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Kompilacja modelu
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie definiujemy model RNN z pojedynczą warstwą SimpleRNN o 64 jednostkach. Kształt wejściowy jest ustawiony na (None, 10), co oznacza, że model może akceptować sekwencje o dowolnej długości, przy czym każdy element wejścia ma 10 cech.

Ostatnia warstwa to warstwa gęsto połączona z pojedynczą jednostką i funkcją aktywacji sigmoidalną, która może być używana w zadaniach klasyfikacji binarnej.

Następnie kompilujemy model za pomocą optymalizatora Adam i funkcji straty entropii krzyżowej binarnej, która jest powszechnie stosowana w problemach klasyfikacji binarnej.

Long Short-Term Memory (LSTM) i Gated Recurrent Units (GRU)

Mimo że podstawowe RNN mogą być skuteczne w niektórych zadaniach, mogą one mieć problemy z zanikającymi lub eksplodującymi gradientami, co może utrudniać ich skuteczne uczenie. Aby poradzić sobie z tymi wyzwaniami, opracowano bardziej zaawansowane architektury RNN, takie jak Long Short-Term Memory (LSTM) i Gated Recurrent Units (GRU).

Long Short-Term Memory (LSTM) to rodzaj RNN, który wykorzystuje bardziej złożoną strukturę komórki, aby lepiej uchwycić długoterminowe zależności w danych. LSTM wprowadza koncepcję „bramki”, które kontrolują przepływ informacji do i z komórki, pozwalając modelowi wybiórczo zapamiętywać lub zapominać informacje w zależności od potrzeb.

Gated Recurrent Units (GRU) to podobny rodzaj zaawansowanego RNN, który również wykorzystuje mechanizmy bramkowe do kontroli przepływu informacji. GRU ma prostszą strukturę niż LSTM i mniej parametrów, co może sprawić, że są one szybsze do nauki i mniej podatne na przeuczanie.

Oto przykład, jak zbudować model LSTM przy użyciu TensorFlow i Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# Zdefiniuj model LSTM
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(None, 10)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Kompilacja modelu
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie definiujemy model LSTM z 64 jednostkami. Kształt wejściowy jest ustawiony na (None, 10), co oznacza, że model może akceptować sekwencje o dowolnej długości, przy czym każdy element wejścia ma 10 cech.

Ostatnia warstwa to warstwa gęsto połączona z pojedynczą jednostką i funkcją aktywacji sigmoidalną, która może być używana w zadaniach klasyfikacji binarnej.

Następnie kompilujemy model za pomocą optymalizatora Adam i funkcji straty entropii krzyżowej binarnej, podobnie jak w przypadku przykładu dotyczącego RNN.

Transfer Learning

Transfer Learning to potężna technika w uczeniu głębokim, która polega na wykorzystaniu wstępnie nauczonego modelu jako punktu wyjścia do rozwiązania nowego zadania, zamiast trenowania modelu od podstaw. Technika ta może być szczególnie przydatna, gdy mamy ograniczoną ilość danych dla konkretnego problemu, ponieważ pozwala wykorzystać cechy i reprezentacje nauczone przez wstępnie nauczony model.

Jednym z powszechnych podejść do transfer learningu jest wykorzystanie wstępnie nauczonego modelu jako ekstraktora cech, w którym usuwa się ostatnią warstwę klasyfikacji i używa aktywacji z wcześniejszych warstw jako wejścia do nowego modelu. Nowy model można następnie trenować na konkretnym zadaniu, często z mniejszym zestawem danych i mniej iteracji treningowych.

Oto przykład, jak użyć transfer learningu z wstępnie nauczonym modelem VGG16 do klasyfikacji obrazów:

from tensorflow.keras.applications.vgg16 import VGG16
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.models import Model
 
```# Załaduj wstępnie nauczony model VGG16 (bez ostatniej warstwy)
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))
 
# Zablokuj wagi warstw bazowego modelu
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False
 
# Dodaj nowe warstwy na podstawie bazowego modelu
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dense(10, activation='softmax')(x)
 
# Zdefiniuj finalny model
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)
 
# Skompiluj model
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

W tym przykładzie najpierw wczytujemy wstępnie nauczony model VGG16, wyłączając ostatnią warstwę klasyfikacji. Następnie blokujemy wagi warstw bazowego modelu, co oznacza, że ich wagi nie będą aktualizowane podczas uczenia.

Następnie dodajemy nowe warstwy na podstawie bazowego modelu, w tym warstwę spłaszczenia, warstwę gęstą o 128 jednostkach z aktywacją ReLU oraz warstwę gęstą o 10 jednostkach z aktywacją softmax (dla problemu klasyfikacji na 10 klas).

Na koniec definiujemy finalny model, łącząc wejście bazowego modelu z nowymi warstwami, i kompilujemy model z optymalizatorem Adam i funkcją straty categorical cross-entropy.

Ten podejście pozwala nam wykorzystać reprezentacje cech nauczone przez wstępnie nauczony model VGG16, który został nauczony na dużym zbiorze danych (ImageNet), i dostosować model do naszego konkretnego zadania klasyfikacji przy użyciu mniejszego zbioru danych.

Podsumowanie

W tym samouczku zapoznaliśmy się z kilkoma kluczowymi architekturami i technikami deep learningu, w tym Konwolucyjnymi Sieciami Neuronowymi (CNN), Rekurencyjnymi Sieciami Neuronowymi (RNN), Pamięcią Długoterminową Krótkoterminową (LSTM), Jednostkami Rekurencyjnymi z Bramkami (GRU) i Transfer Learningiem.

CNN są dobrze przystosowane do przetwarzania i analizowania danych obrazowych dzięki ich zdolności do wykrywania zależności przestrzennych i lokalnych w danych wejściowych. RNN natomiast są zaprojektowane do obsługi danych sekwencyjnych, takich jak tekst czy szeregi czasowe, poprzez utrzymywanie "pamięci" poprzednich danych wejściowych.

Aby rozwiązać problemy podstawowych RNN, opracowano bardziej zaawansowane architektury, takie jak LSTM i GRU, które wykorzystują mechanizmy bramkowe do lepszego kontrolowania przepływu informacji i przechwytywania zależności długoterminowych.

Na koniec, zapoznaliśmy się z pojęciem transfer learningu, które pozwala nam wykorzystać cechy i reprezentacje nauczone przez wstępnie nauczane modele do rozwiązywania nowych zadań, nawet przy ograniczonej ilości danych.

W miarę jak kontynuujesz przygodę z deep learningiem, zachęcam do eksperymentowania z tymi technikami, poznawania różnych architektur i zastosowań oraz nieustannego poszerzania wiedzy. Dziedzina deep learningu dynamicznie się rozwija, a istnieje mnóstwo możliwości do przesuwania granic tego, co jest możliwe.

Jak łatwo zrozumieć karty graficzne AI dla początkującychJak wybrać najlepsze GPU NVIDIA do nauki głębokiego uczenia