Tăng hiệu suất học sâu với chuẩn hóa hàng loạt! Tìm hiểu cách kỹ thuật này tăng cường tốc độ đào tạo, tính ổn định và độ chính xác trong các mô hình AI.
Chuẩn hóa theo lô là một kỹ thuật được sử dụng rộng rãi trong học sâu để ổn định quá trình học và tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo mạng nơ-ron sâu . Được giới thiệu bởi Sergey Ioffe và Christian Szegedy trong bài báo năm 2015 của họ " Chuẩn hóa theo lô: Tăng tốc đào tạo mạng sâu bằng cách giảm dịch chuyển hiệp biến nội bộ ", nó giải quyết vấn đề trong đó phân phối đầu vào cho các lớp sâu trong mạng thay đổi trong quá trình đào tạo, được gọi là dịch chuyển hiệp biến nội bộ. Bằng cách chuẩn hóa đầu vào cho từng lớp đối với mỗi lô nhỏ, Chuẩn hóa theo lô giúp duy trì phân phối ổn định hơn của các giá trị kích hoạt, dẫn đến sự hội tụ mượt mà và nhanh hơn.
Trong quá trình đào tạo, Chuẩn hóa theo lô chuẩn hóa các đầu vào thành một lớp cho mỗi lô nhỏ. Điều này bao gồm tính toán giá trị trung bình và phương sai của các kích hoạt trên toàn bộ lô nhỏ, sau đó chuẩn hóa các kích hoạt này. Điều quan trọng là kỹ thuật này cũng đưa ra hai tham số có thể học được trên mỗi kênh kích hoạt – tham số thang đo (gamma) và tham số dịch chuyển (beta). Các tham số này cho phép mạng học thang đo và giá trị trung bình tối ưu của các đầu vào được chuẩn hóa, về cơ bản mang lại cho mạng sự linh hoạt để hoàn tác chuẩn hóa nếu điều đó có lợi cho việc học. Quá trình này giúp giải quyết các vấn đề như độ dốc biến mất và độ dốc bùng nổ bằng cách giữ các kích hoạt trong phạm vi hợp lý. Trong quá trình suy luận , giá trị trung bình và phương sai được cố định, thường sử dụng số liệu thống kê dân số ước tính trong quá trình đào tạo.
Áp dụng Chuẩn hóa theo lô trong mạng nơ-ron mang lại một số lợi thế chính:
Chuẩn hóa theo lô là thành phần chính trong nhiều mô hình học sâu hiện đại, đặc biệt là trong thị giác máy tính .
Trong khi Chuẩn hóa theo lô được sử dụng rộng rãi, vẫn còn một số kỹ thuật chuẩn hóa liên quan, mỗi kỹ thuật phù hợp với các tình huống khác nhau:
Một cân nhắc quan trọng đối với Chuẩn hóa theo lô là sự phụ thuộc của nó vào kích thước lô nhỏ trong quá trình đào tạo. Hiệu suất có thể giảm nếu kích thước lô quá nhỏ (ví dụ: 1 hoặc 2), vì số liệu thống kê lô trở thành ước tính nhiễu của số liệu thống kê dân số. Hơn nữa, hành vi khác nhau giữa đào tạo (sử dụng số liệu thống kê lô) và suy luận (sử dụng số liệu thống kê dân số ước tính). Các khuôn khổ học sâu tiêu chuẩn như PyTorch (torch.nn.BatchNorm2d) Và TensorFlow (tf.keras.layers.BatchNormalization) cung cấp các triển khai mạnh mẽ. Bất chấp các giải pháp thay thế, Chuẩn hóa theo lô vẫn là kỹ thuật cơ bản để đào tạo nhiều mô hình học sâu hiện đại một cách hiệu quả.
VI
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
