Muhammad al-xorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti qarshi

2. Chuqur o'rganish tarmog'i arxitekturasini optimallashtirish
Chuqur o'rganish tarmog'i arxitekturasini optimallashtirishning ba'zi keng tarqalgan usullari qatlamlarni qo'shish yoki olib tashlash, har bir qatlamdagi tugunlar sonini o'zgartirish va ishlatiladigan faollashtirish funksiyasi turini sozlashni o'z ichiga oladi. Shuningdek, kirish ma'lumotlarini hisobga olish va arxitektura topshirilgan vazifaga mos kelishini ta'minlash juda muhimdir.
Tarmoq arxitekturasini optimallashtirishning ko'plab avtomatlashtirilgan usullari mavjud, masalan, evolyutsion algoritmlar, mustahkamlashni o'rganish va neyron arxitekturasini qidirish. Ushbu usullar qo'lda optimallashtirishdan ko'ra samaraliroq bo'lishi mumkin, ammo katta hisoblash resurslarini talab qilishi mumkin.
Chuqur o'rganish tarmog'i arxitekturasini optimallashtirish berilgan vazifada eng yaxshi ishlashga erishish uchun optimal tarmoq arxitekturasini va uning giperparametrlarini tanlashni o'z ichiga oladi. Chuqur neyron tarmoqlari murakkab modellar bo'lib, ular bir-biriga bog'langan neyronlarning bir nechta qatlamlaridan iborat bo'lib, ularning ishlashi ularning arxitekturasi va giperparametrlariga juda bog'liq.

Chuqur o'rganish tarmog'i arxitekturasini optimallashtirishda bir nechta asosiy qarorlar mavjud, jumladan:

Qatlamlar soni va turini tanlash: Chuqur neyron tarmoqlar bir necha turdagi qatlamlardan, jumladan konvolyutsion, takrorlanuvchi, zich va birlashtiruvchi qatlamlardan iborat bo'lishi mumkin. Qatlamlarning optimal soni va turi kiritilgan ma'lumotlarga va topshirilgan vazifaga bog'liq. Masalan, konvolyutsion qatlamlar odatda tasvirni aniqlash vazifalari uchun ishlatiladi, takroriy qatlamlar odatda tabiiy tilni qayta ishlash vazifalari uchun ishlatiladi.
Har bir qatlamdagi neyronlar sonini o'rnatish: Har bir qatlamdagi neyronlar soni tarmoqning murakkabligi va sig'imini aniqlaydi. Neyronlar sonining ko'pligi yaxshi ishlashga olib kelishi mumkin, ammo bu haddan tashqari moslashish xavfini oshiradi.
Faollashtirish funktsiyasini tanlash: Faollashtirish funktsiyasi har bir neyronning chiqishiga qo'llaniladi va uning yonishi kerakmi yoki yo'qligini aniqlaydi. Sigmasimon, ReLU va tanhni o'z ichiga olgan bir nechta faollashtirish funktsiyalari mavjud.
O'rganish tezligini va boshqa giperparametrlarni o'rnatish: O'rganish tezligi model parametrlarini yangilash uchun optimallashtirish vaqtida olingan qadam hajmini belgilaydi. Boshqa giperparametrlar, masalan, tartibga solish kuchi, impuls va partiya hajmi ham modelning ishlashiga sezilarli ta'sir ko'rsatadi.
Chuqur o'rganish tarmog'i arxitekturasini optimallashtirishning bir nechta yondashuvlari mavjud, jumladan:
Qo'lda sozlash: Bu yondashuv oldingi bilim va tajribalar asosida tarmoq arxitekturasi va giperparametrlarini qo'lda tanlashni o'z ichiga oladi. Ushbu yondashuv samarali bo'lishi mumkin bo'lsa-da, u ko'p vaqt talab qilishi va optimal arxitekturaga olib kelmasligi mumkin.

Grid qidiruvi: Grid qidiruvida giperparametrlar to'plami aniqlanadi va model giperparametrlarning barcha mumkin bo'lgan kombinatsiyalariga o'rgatiladi va baholanadi. Ushbu yondashuv ko'p vaqt talab qilishi mumkin, ammo giperparametr maydonini to'liq qidirishga olib kelishi mumkin.

Tasodifiy qidiruv: Tasodifiy qidiruvda giperparametrlar oldindan belgilangan diapazon yoki taqsimotdan tasodifiy tanlanadi. Ushbu yondashuv tarmoq qidiruvidan ko'ra samaraliroq bo'lishi mumkin va yuqori o'lchamli giperparametrli bo'shliqlarda samarali bo'lishi mumkin.
Bayesian optimallashtirish: Bayesian optimallashtirish optimal giperparametrlarni qidirishga rahbarlik qilish uchun ehtimollik modelidan foydalanadi. Bu tarmoq qidiruvi yoki tasodifiy qidiruvdan ko'ra samaraliroq bo'lishi mumkin va optimal giperparametrlarga tezroq yaqinlashishi mumkin.
Umuman olganda, chuqur o'rganish tarmog'i arxitekturasini optimallashtirish samarali chuqur neyron tarmoqlarni yaratishda muhim qadamdir. Tarmoq arxitekturasi va giperparametrlarini sinchkovlik bilan tanlash va sozlash modelning ishlashini yaxshilashga va ko'rinmaydigan ma'lumotlarni yaxshiroq umumlashtirishga olib kelishi mumkin.
3.Xulosa
Xulosa qilib aytganda, giperparametrlarni sozlash va chuqur o'rganish tarmog'i arxitekturasini optimallashtirish mashinani o'rganishning muvaffaqiyatli modellarini yaratishda muhim qadamdir. Ushbu ikkala jihatni diqqat bilan ko'rib chiqish va tajriba o'tkazish model ishlashida sezilarli yaxshilanishlarga olib kelishi mumkin.

4.Foydalanilgan adabiyotlar
1. wikipedia.org
2. arxiv.uz