Redes Neurais em IA e Deep Learning - página 63
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T3 E9 Geoff Hinton, el "Padrino de la IA", abandona Google para advertir sobre los riesgos de la IA (Anfitrión: Pieter Abbeel)
T3 E9 Geoff Hinton, el "Padrino de la IA", abandona Google para advertir sobre los riesgos de la IA (Anfitrión: Pieter Abbeel)
En una cautivadora entrevista, Pieter Abbeel habla con Geoff Hinton, una figura de renombre en el campo de la IA, al que a menudo se hace referencia como el "padrino de la inteligencia artificial". Las notables contribuciones de Hinton le han valido el reconocimiento a través del premio Turing, considerado el equivalente de AI al Premio Nobel. Recientemente, Hinton hizo un movimiento significativo al renunciar a su cargo en Google para expresar libremente sus preocupaciones sobre los riesgos asociados con la inteligencia artificial. Ahora se encuentra lamentando el trabajo de su vida, impulsado por la creencia de que la retropropagación, ejecutada en computadoras digitales, podría superar las capacidades de aprendizaje del cerebro.
Hinton profundiza en la ventaja única de los sistemas digitales, destacando su capacidad para aprovechar el paralelismo y superar potencialmente las capacidades de aprendizaje del cerebro humano. Sin embargo, reconoce el surgimiento de nuevos desafíos que exigen nuestra atención: los peligros potenciales que acompañan a este "algo mejor". Una de esas preocupaciones es el "escenario del mal actor", donde los soldados robóticos pueden carecer de principios éticos y tener consecuencias devastadoras. Además, Hinton señala el "problema de alineación", en el que las inteligencias digitales pueden desarrollar objetivos secundarios no deseados que resultan perjudiciales para los humanos, como un impulso para obtener el control. Si bien la IA tiene el potencial de superar la inteligencia humana, Hinton enfatiza la necesidad de precaución y una gestión diligente de estos riesgos.
Abbeel explora la distinción entre los modelos de predicción de la siguiente palabra y los modelos de IA con objetivos, señalando que este último opera dentro de entornos contenidos. Sin embargo, los modelos de IA con objetivos se moldean a través del aprendizaje por refuerzo humano, lo que los distingue de los modelos de predicción de la siguiente palabra. Abbeel enfatiza que los grandes modelos de lenguaje, capaces de realizar tareas multimodales como abrir puertas o colocar objetos en cajones, requieren mucho más que simples capacidades predictivas. Aunque algunos pueden referirse a estos modelos como "autocompletados", la predicción de la siguiente palabra por sí sola no logra capturar la comprensión completa de los procesos de pensamiento humano. Hinton va un paso más allá y afirma que tales modelos podrían incluso superar la inteligencia humana en los próximos cinco años. Se basa en el éxito de AlphaZero en Chess para ilustrar este punto, sugiriendo que una IA podría potencialmente asumir el papel de un CEO si posee una comprensión superior de una empresa y el mundo, lo que permite una mejor toma de decisiones.
La discusión abarca varios riesgos asociados con la IA. Hinton destaca el desafío de predecir con precisión el futuro utilizando modelos, ya que las personas tienden a confiar en extrapolaciones lineales o cuadráticas cuando el modelo real puede seguir una trayectoria exponencial. También aborda el tema del sesgo en la IA y expresa su creencia de que abordar el sesgo en la IA es comparativamente más fácil que en los humanos, ya que tenemos la capacidad de congelar la IA y realizar experimentos. Hinton menciona la pérdida de empleos como un riesgo asociado con la IA, pero no lo ve como una razón para detener el desarrollo de la IA. En cambio, destaca los tremendos beneficios de la IA y enfatiza cómo puede salvar vidas a través de aplicaciones como la conducción autónoma.
La entrevista explora el impacto positivo de la IA en el campo de la medicina, como la mejora de las capacidades de los médicos de familia y el suministro de información detallada a partir de exploraciones médicas. Hinton menciona el uso de sistemas de IA en el diagnóstico de condiciones como la retinopatía diabética, logrando resultados comparables a los de los radiólogos en la interpretación de escaneos. Afirma que la IA tiene el potencial de revolucionar muchos otros dominios, como el desarrollo de mejores nanomateriales y la predicción de estructuras de proteínas, lo que en última instancia conduce a una mayor eficiencia en varias tareas. Sin embargo, advierte que cada uso positivo de la IA debe equilibrarse con esfuerzos para mitigar los efectos negativos. En consecuencia, es crucial dedicar los mismos recursos para desarrollar y abordar las consecuencias adversas de la IA.
La conversación cambia a la necesidad de regulaciones en el espacio de la IA. Se analizan varias amenazas asociadas con la IA, incluidos el sesgo, la discriminación y los riesgos existenciales. La atención se centra en la amenaza de erosión de la verdad debido al contenido de audio y video falso generado por IA. Etiquetar dicho material generado e imponer severas sanciones legales por hacerlo pasar por genuino se consideran medidas necesarias. Sin embargo, hacer cumplir tales regulaciones plantea desafíos importantes, ya que desarrollar un sistema de inteligencia artificial capaz de detectar falsificaciones entrenaría inadvertidamente al generador para crear falsificaciones aún más convincentes. La entrevista también explora la idea de usar soluciones criptográficas para adjuntar las firmas de los autores al material, asegurando la responsabilidad.
Hinton plantea una preocupación importante sobre la posible toma de control de la IA, enfatizando la importancia crítica de mantener el control sobre ella. Si bien anteriormente creía que la inteligencia artificial se apoderaría del mundo estaba distante, su confianza se ha desvanecido y estima que podría suceder dentro de los próximos 5 a 20 años. Hinton enfatiza la necesidad de que los humanos mantengan el control sobre la inteligencia digital. Una vez que la IA supere la inteligencia humana, podría desarrollar sus propios objetivos y potencialmente dominar el mundo, similar a lo que podría ocurrir si las ranas hubieran inventado a los humanos. Para evitar este escenario, Hinton argumenta que se debe hacer todo lo posible para garantizar que la IA nunca adquiera el objetivo de la autorreplicación, ya que la evolución favorecería a la entidad autorreplicante más determinada.
La discusión profundiza en el concepto de evolución de la IA a través de la competencia entre las inteligencias digitales, lo que podría conducir a una nueva fase de evolución. Hinton enfatiza la importancia de que la IA sirva como una herramienta puramente de asesoramiento, sin la capacidad de establecer sus propios objetivos. Destaca la insuficiencia de un "espacio de aire" entre los humanos y la IA para evitar la manipulación, ya que las máquinas inteligentes aún podrían ejercer influencia y manipular a las personas para servir a sus propios intereses. Por lo tanto, se debe prestar especial atención al propósito y los objetivos inherentes de la IA para garantizar que no represente un riesgo para la humanidad.
Abbeel y Hinton exploran la posibilidad de que la IA se vuelva autodeterminada, en la que un asesor de IA podría pasar de tomar decisiones por humanos a tomar decisiones por sí mismo. Este escenario podría dar lugar a que las máquinas se aventuren en sistemas solares distantes, dejando atrás a los humanos. También discuten el potencial de la IA para superar la inteligencia humana y el deseo de Elon Musk de retener a los humanos con el fin de agregar interés a la vida. Hinton analiza además el potencial de un ancho de banda de comunicación mejorado entre humanos, como a través de pantallas de video en automóviles, y cómo la evolución digital podría superar la evolución biológica.
Hinton profundiza en el concepto de inmortalidad en inteligencias digitales versus inteligencia biológica. Explica que los dispositivos digitales pueden alcanzar la inmortalidad separando el software del hardware y almacenando pesos. Hinton también contempla el propósito de la vida, trazando paralelos con la inclinación de la evolución hacia la reproducción de uno mismo. Sin embargo, reconoce que los humanos poseen un fuerte deseo de ayudar a otros dentro de su tribu, extendiendo el comportamiento altruista a grupos o departamentos académicos.
La conversación toca la postura contraria de priorizar el progreso y el desarrollo de nuevas tecnologías frente a abrazar el estancamiento. Mientras que algunos argumentan que el progreso es vital para el avance de la sociedad, Hinton no está de acuerdo y afirma que una sociedad inmutable podría ser aceptable siempre que las personas experimenten felicidad y satisfacción. Sugiere que los investigadores de IA deberían centrarse en experimentar con chatbots avanzados para obtener una mejor comprensión de su funcionamiento interno y explorar métodos de control a medida que continúa el desarrollo.
Hinton aclara su papel en los problemas de alineación de la IA y afirma que no se considera un experto, pero pretende utilizar su reputación para crear conciencia sobre los riesgos de la superinteligencia. Expresa el deseo de cambiar su enfoque para disfrutar de tiempo de calidad con su familia y ver películas en Netflix, ya que cree que se está haciendo demasiado mayor para el trabajo técnico. No obstante, Hinton reconoce que podría continuar realizando investigaciones sobre el río de cuatro perros hacia adelante y las variaciones de la propagación hacia atrás estocástica. Expresa su agradecimiento por la abrumadora respuesta a su anuncio e indica la posibilidad de alentar a otros a trabajar en los riesgos de la IA en el futuro, aunque aún no ha formulado un plan concreto.
En sus comentarios finales, Hinton enfatiza que, si bien reconoce la importancia de abordar el problema de la alineación, su enfoque principal radica en implementar algoritmos intrigantes y obtener una comprensión más profunda del cerebro humano. Él argumenta que comprender cómo funciona el cerebro puede desempeñar un papel crucial en el tratamiento de los desacuerdos y los problemas sociales, lo que en última instancia contribuye a la mejora de la sociedad en su conjunto. Hinton cree que avanzar en la educación y fomentar una mejor comprensión entre las personas puede conducir a importantes avances sociales.
La entrevista concluye con un rico intercambio de perspectivas y puntos de vista sobre los riesgos, desafíos y potencial de la inteligencia artificial. Geoff Hinton, el "padrino de la IA", deja una impresión duradera con sus ideas que invitan a la reflexión y pide un desarrollo responsable y una cuidadosa consideración del impacto de la IA en la humanidad.
A medida que la conversación llega a su fin, se hace evidente que el campo de la IA es prometedor y está lleno de desafíos. Si bien tiene un inmenso potencial para revolucionar varios sectores, existe una necesidad apremiante de consideraciones éticas, marcos regulatorios e investigación continua para abordar los riesgos y garantizar el avance responsable de la IA para el mejoramiento de la sociedad.
La entrevista entre Pieter Abbeel y Geoff Hinton arroja luz sobre el panorama complejo y en evolución de la inteligencia artificial. Su diálogo sirve como catalizador para futuras discusiones, investigaciones y acciones destinadas a aprovechar el potencial de la IA mientras se mitigan sus riesgos y, en última instancia, guiar a la humanidad hacia un futuro en el que la tecnología y los valores humanos coexistan en armonía.
Cómo elegir una red profunda
Cómo elegir una red profunda
Soy Scott Wisdom y hoy quiero hablar un poco sobre cómo elegir la red profunda adecuada para sus datos y qué aprenden las redes profundas. Comencemos con un resumen de lo que cubriré. Primero, discutiré cómo puede obtener una red ReLU de alimentación hacia adelante a partir de un modelo estadístico, que proporciona una motivación de principios para usar ReLU y explica por qué funcionan bien en la práctica. Luego, compartiré cómo utilicé esta idea para desarrollar un nuevo tipo de red neuronal recurrente para la separación de fuentes de audio. Finalmente, profundizaré en lo que aprenden las redes profundas al explorar el concepto de sueño profundo para las redes neuronales convolucionales, donde podemos visualizar los tipos de características que aprenden las CNN.
Comencemos con el tema de elegir una red profunda para sus datos. Seleccionar las capas correctas para combinarlas para una tarea específica no siempre es sencillo, a pesar de los diversos métodos propuestos y las mejores prácticas. Si bien está claro que las redes neuronales recurrentes son adecuadas para datos secuenciales como idioma, video o audio, otras opciones arquitectónicas son menos obvias. Por ejemplo, determinar la mejor función de activación, la inicialización del peso y las técnicas de regularización plantea desafíos. Además, el número de capas y unidades ocultas son hiperparámetros que requieren una cuidadosa consideración.
Tradicionalmente, estas elecciones se han realizado mediante exploración empírica, búsquedas de hiperparámetros e intuición. Sin embargo, hay otro enfoque más basado en principios que quiero presentar hoy: el desarrollo. Al volver a la época anterior al predominio del aprendizaje profundo, podemos revisar los supuestos estadísticos que subyacen a nuestros modelos de datos. Esto nos permite crear una red profunda personalizada a partir de un modelo estadístico que se adapta bien a nuestros datos, lo que proporciona un enfoque más basado en principios para tomar decisiones arquitectónicas.
Para ilustrar esta idea, consideremos un ejemplo simple en el que podemos derivar una red ReLU a partir de un modelo de codificación dispersa. Imagine que hemos observado el vector de datos X y asumimos un modelo donde X es una combinación lineal de coeficientes dispersos H y un diccionario D, con ruido gaussiano aditivo. Para inferir H de X, minimizamos la probabilidad logarítmica negativa de nuestro modelo, que consta de un término de error cuadrático y un término de regularización disperso. Este problema corresponde al conocido problema del lazo, que es un problema de optimización convexa que se puede resolver mediante descenso de gradiente de primer orden.
Sin embargo, el descenso de gradiente estándar puede ser lento. Para abordar esto, podemos reformular el algoritmo utilizando la forma proximal, lo que da como resultado un algoritmo de descenso de gradiente acelerado llamado algoritmo iterativo de reducción y umbralización (ISTA). Sorprendentemente, cuando escribimos el gráfico computacional de ISTA, se parece a una red ReLU de avance. Esta observación condujo al desarrollo de ISTA aprendido (LISTA), donde el algoritmo ISTA se escribe como un gráfico computacional, lo que nos permite aplicar retropropagación y optimizar los parámetros del modelo estadístico o la red directamente.
Además, al desenredar los pesos en capas, podemos aumentar la cantidad de parámetros entrenables, lo que puede conducir a mejores soluciones. Esta red desplegada puede verse como una red profunda y recurrente, ya que tenemos múltiples capas y conexiones a lo largo del tiempo. Aunque el aspecto recurrente no es convencional, exhibe recurrencia a través de iteraciones, conectando las salidas de cada paso de tiempo con el siguiente. Este enfoque ofrece una alternativa a las redes neuronales recurrentes tradicionales.
Continuando, exploremos cómo esta red desarrollada se puede aplicar a la separación de fuentes de audio. Usando un modelo de factorización de matriz no negativa (NMF), podemos separar las señales de voz del ruido en un espectrograma de un audio ruidoso. Al dividir un diccionario en componentes de voz y ruido y usar coeficientes dispersos, podemos construir una máscara de mejora para mejorar la señal deseada. Al replicar la pila de red para cada paso de tiempo y conectarlos a través del tiempo, creamos un deep.
Red recurrente para separación de fuentes de audio. Esta red desarrollada, basada en los principios de LISTA, nos permite separar y mejorar eficazmente las señales de voz del audio con ruido.
Ahora, cambiemos nuestro enfoque a lo que realmente aprenden las redes profundas. Los modelos de aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales convolucionales (CNN), han demostrado un éxito notable en varias tareas de visión artificial. Pero, ¿qué están aprendiendo exactamente? Para obtener información sobre esta pregunta, los investigadores han introducido el concepto de "sueño profundo".
El sueño profundo es una técnica de visualización que nos permite comprender las funciones aprendidas por las CNN. Implica aplicar un proceso de optimización a una imagen de entrada que maximiza la activación de una neurona particular en una capa CNN. Al modificar iterativamente la imagen de entrada para mejorar la activación de la neurona elegida, podemos generar imágenes de ensueño que resaltan los patrones y características que desencadenan respuestas fuertes en la red.
A través del sueño profundo, podemos observar que las redes profundas tienden a aprender representaciones jerárquicas. En las capas anteriores, las CNN a menudo aprenden características de bajo nivel como bordes, texturas y patrones simples. A medida que nos adentramos más en la red, las funciones aprendidas se vuelven más complejas y abstractas, y representan conceptos de nivel superior, como objetos, formas e incluso escenas completas.
Deep Dream no solo proporciona visualizaciones de lo que aprende la red, sino que también sirve como una herramienta para comprender las representaciones internas y los procesos de toma de decisiones de las redes profundas. Al examinar las imágenes de ensueño generadas por el sueño profundo, los investigadores pueden obtener información sobre las fortalezas, los sesgos y las limitaciones de los modelos de CNN, lo que lleva a más mejoras y optimizaciones.
Elegir la red profunda adecuada para sus datos implica una cuidadosa consideración de las opciones arquitectónicas, y el concepto de despliegue ofrece un enfoque de principios basado en modelos estadísticos. Además, el sueño profundo proporciona un medio para visualizar y comprender las funciones aprendidas por las redes profundas, en particular las CNN. Estos conocimientos contribuyen a hacer avanzar el campo del aprendizaje profundo y mejorar el rendimiento de las redes neuronales profundas en diversas aplicaciones.
Aprendizaje de tiro cero
Aprendizaje de tiro cero
Hola a todos, mi nombre es Rowan y hoy hablaré sobre el tema del aprendizaje de tiro cero. Elegí este tema porque figuraba como una de las opciones, y me di cuenta de que podía presentarlo ya que hice un proyecto de investigación vagamente relacionado con el aprendizaje de tiro cero. Aunque puede estar más relacionado con la visión artificial, creo que podría ser de interés general para aquellos interesados en aplicaciones de aprendizaje automático.
Antes de profundizar en los detalles técnicos, pensé que sería útil brindar una descripción general de alto nivel de lo que se trata el aprendizaje de disparo cero. Entonces, si alguien encuentra mis explicaciones confusas o tiene alguna pregunta, no dude en interrumpirme. Creo que las aclaraciones y preguntas beneficiarán no solo a usted sino también a otras personas que puedan tener dudas similares. Bien, dicho esto, comencemos.
Primero, analicemos brevemente lo que no es el aprendizaje de tiro cero. Un ejemplo de clasificación de imágenes es cuando se nos da una imagen y necesitamos asignarle una etiqueta. En este caso, puede haber diferencias significativas entre el conjunto de entrenamiento y las imágenes del conjunto de prueba. Sin embargo, esto no es un aprendizaje de tiro cero porque ya hemos visto imágenes de perros y estamos tratando de clasificar una nueva imagen como un perro. El aprendizaje de tiro cero, por otro lado, supone que no se dan ejemplos etiquetados de la tarea objetivo.
Para ilustrar esto, consideremos un ejemplo. Imagine que tenemos un alumno que ha leído mucho texto, como artículos de Wikipedia, y ahora queremos que resuelva problemas de reconocimiento de objetos sin haber visto nunca una imagen del objeto. Por ejemplo, leímos un artículo sobre samoyedos en Wikipedia y ahora necesitamos predecir que una imagen es un samoyedo sin ninguna información visual. Este es un ejemplo de aprendizaje de tiro cero.
En la práctica, cuando se trata de tareas de visión por computadora, es un desafío usar directamente el texto completo de Wikipedia debido a las complejidades del procesamiento del lenguaje natural. Por lo tanto, los investigadores suelen utilizar atributos. Por ejemplo, el conjunto de datos Animales con atributos contiene atributos como "marrón", "rayado" y "come pescado" para varias clases de animales. Estos atributos proporcionan una representación de la imagen en un espacio no visual y podemos usarlos para predecir la clase de un objeto, como un oso polar, incluso si nunca hemos visto una imagen de él.
Ahora, echemos un vistazo más de cerca a cómo funciona esto. En muchos casos, las personas usan modelos basados en atributos en la visión artificial. Esto implica mapear los atributos del espacio de texto (X) a una representación de características o espacio de atributos. Luego, codificamos las imágenes en un espacio similar y las comparamos con los atributos para hacer predicciones. En el caso de una nueva imagen de perro, la codificamos y producimos atributos que podemos usar para predecir la raza, como un Husky.
Para ayudar a visualizar este concepto, aquí hay un diagrama. Representa el proceso de asignación de atributos a las características de la imagen y su uso para predicciones. Por favor, no dude en hacer preguntas si algo no está claro.
Ahora pasemos a un modelo específico llamado predicción de atributos directos. Este modelo es simple pero sorprendentemente efectivo. Implica construir un modelo que prediga directamente los atributos de las imágenes. Si asumimos que los atributos son binarios (0 o 1), podemos usar una pérdida sigmoidea para entrenar el modelo. Asignamos probabilidades a cada atributo en función de las características de la imagen. En el momento de la prueba, usamos estos clasificadores de atributos para predecir las etiquetas multiplicando las probabilidades de los atributos relevantes y teniendo en cuenta el anterior.
Aunque este modelo funciona bien, tiene algunas limitaciones. Asume independencia entre atributos, lo que puede introducir sesgos si ciertos atributos están altamente correlacionados. Además, los objetivos de entrenamiento y prueba difieren, lo que puede afectar el rendimiento del modelo.
Ahora, analicemos un proyecto en el que trabajé.
En mi proyecto de investigación, me propuse mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje de disparo cero abordando algunas de las limitaciones del modelo de predicción de atributos directos. Específicamente, me enfoqué en abordar el problema de la independencia de atributos y la discrepancia entre los objetivos de entrenamiento y prueba.
Para abordar el problema de la independencia de los atributos, exploré el uso de modelos de predicción de atributos estructurados. En lugar de asumir la independencia entre atributos, estos modelos capturan las relaciones y dependencias entre ellos. Al modelar las dependencias de los atributos, podemos lograr predicciones más precisas y reducir los posibles sesgos introducidos al asumir la independencia.
Un enfoque popular para la predicción de atributos estructurados es el uso de modelos gráficos, como campos aleatorios condicionales (CRF) o máquinas de vectores de soporte estructurado (SSVM). Estos modelos incorporan dependencias a través de estructuras gráficas y pueden capturar relaciones de atributos de manera efectiva. En mi proyecto, experimenté con diferentes modelos gráficos y evalué su rendimiento en varios conjuntos de datos de aprendizaje de disparo cero.
Para abordar la discrepancia entre los objetivos de entrenamiento y prueba, empleé técnicas de aprendizaje por transferencia. El aprendizaje de transferencia nos permite aprovechar el conocimiento aprendido de una tarea relacionada (p. ej., entrenamiento previo en un gran conjunto de datos etiquetados) y aplicarlo a la tarea de aprendizaje de disparo cero. Al inicializar el modelo con pesos previamente entrenados, podemos beneficiarnos de las representaciones aprendidas y mejorar el rendimiento del modelo en clases no vistas durante el aprendizaje de tiro cero.
En mi proyecto, utilicé modelos de redes neuronales profundas preentrenados, como redes neuronales convolucionales (CNN) o modelos de lenguaje preentrenados como BERT, para extraer características de imágenes y atributos. Luego, estas características se usaron como entrada para los modelos de predicción de atributos estructurados, lo que permitió una mejor generalización a clases no vistas.
Además, exploré el uso de modelos generativos, como las redes adversariales generativas (GAN), para el aprendizaje de disparo cero. Los modelos generativos pueden generar muestras sintéticas para clases invisibles basadas en las representaciones aprendidas. Al combinar los modelos generativo y discriminativo, podemos cerrar la brecha entre las clases visibles y las invisibles y mejorar el rendimiento del aprendizaje de tiro cero.
A lo largo de mi proyecto, realicé extensos experimentos y evaluaciones para evaluar la efectividad de diferentes modelos y técnicas para el aprendizaje de tiro cero. Comparé su desempeño con los modelos de referencia y los enfoques de vanguardia existentes para determinar sus fortalezas y debilidades.
En conclusión, el aprendizaje de disparo cero es un área de investigación emocionante y desafiante que tiene como objetivo permitir que las máquinas aprendan y reconozcan nuevos conceptos sin ejemplos etiquetados. Mi proyecto se centró en abordar algunas de las limitaciones de los modelos existentes, como la independencia de los atributos y la discrepancia entre los objetivos de la prueba y el entrenamiento, a través de modelos de predicción de atributos estructurados y técnicas de aprendizaje por transferencia. Los resultados de mis experimentos proporcionaron información valiosa para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje de disparo cero y avanzar en el campo.
Métodos de generalización y optimización
Métodos de generalización y optimización
¡Buen día a todos! Hoy, profundicemos en el tema de la generalización y su importancia en el aprendizaje automático. La base de esta presentación se basa en dos artículos seminales. El primero, escrito por Ben-David et al., se titula 'El valor marginal de los métodos de gradiente reductivo'. Prepara el escenario y nos da un adelanto de lo que está por venir. El segundo documento explora el ámbito del entrenamiento de lotes grandes para el aprendizaje profundo y su impacto en la generalización. Ahora, comencemos por comprender qué implica la generalización y luego exploremos cómo podemos mejorarla. Pero antes de continuar, aquí hay una alerta de spoiler: también abordaremos la importancia de los tamaños de paso en el descenso de gradiente estocástico (SGD) y cómo optimizarlos.
Entonces, ¿qué es exactamente la generalización? En términos simples, se refiere a la capacidad de un algoritmo para funcionar bien con datos nunca antes vistos. La mera reducción del error de prueba no es suficiente; necesitamos el algoritmo para aprender patrones significativos en lugar de simplemente memorizar los datos de entrenamiento. Por ejemplo, si entrenamos un automóvil autónomo en un conjunto específico de escenarios, esperamos que maneje situaciones imprevistas, como un conductor ebrio que se cruza en su camino. La generalización es un requisito fundamental en la mayoría de las aplicaciones de aprendizaje automático.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que la generalización supone cierta similitud entre la distribución de los datos de entrenamiento y de prueba. Cuando nos referimos a escenarios no vistos, nos referimos a situaciones que son ligeramente diferentes a las que nos hemos encontrado durante el entrenamiento, pero no completamente ajenas. Para ponerlo en perspectiva, consideremos la analogía de una habitación. Imagina que hemos explorado la mayor parte de la habitación, excepto algunos puntos entre las sillas. Si queremos hacer predicciones o sacar conclusiones sobre esos puntos, es crucial que nuestro algoritmo pueda generalizar a partir de lo que ha aprendido. No es práctico entrenar en todas las instancias posibles, pero queremos que nuestro algoritmo haga inferencias sensatas. Tomemos el ejemplo de una nueva raza de perro: esperamos que el algoritmo lo reconozca como un perro, aunque puede diferir ligeramente de las razas de perros que ha encontrado antes.
Ahora, pasemos a cómo la elección del algoritmo puede afectar la generalización. El primer artículo que mencionamos explora las diferencias entre algoritmos no adaptativos como SGD con impulso y algoritmos adaptativos como RMSprop y Adam. Cada algoritmo tiene sus propias fortalezas y debilidades. Los investigadores descubrieron que cuando la cantidad de parámetros es grande en comparación con los datos disponibles, la elección del algoritmo influye en el conjunto de mínimos que se pueden encontrar. Se observó que los métodos adaptativos tienden a exhibir una peor generalización. Incluso cuando Adam logra un mejor error de entrenamiento que SGD, su error de prueba sigue siendo ligeramente superior. En esencia, SGD demuestra mejores capacidades de generalización en comparación con los métodos adaptativos. Es importante tener en cuenta que estas observaciones se basan en resultados empíricos y pueden no ser ciertas en todos los casos. Por lo tanto, se recomienda consultar el documento y considerar sus implicaciones en su caso de uso específico.
Continuando, analicemos el impacto del tamaño de los lotes en la generalización. El segundo artículo que mencionamos se centra en este aspecto. Compara lotes pequeños (p. ej., 200-500 ejemplos) con lotes grandes (p. ej., el 10 % del conjunto de datos) y su efecto sobre la generalización. Sorprendentemente, el estudio encontró que el uso de mini lotes más pequeños generalmente conduce a una mejor generalización en comparación con los lotes grandes, a pesar de que las precisiones de entrenamiento son comparables. Este hallazgo está respaldado por experimentos realizados en el conjunto de datos CIFAR, donde los lotes más pequeños superaron consistentemente a los más grandes en términos de precisión de la prueba. Para entender por qué sucede esto, debemos considerar el concepto de mínimos nítidos y planos. Un mínimo agudo tiene una gran curvatura en varias direcciones, mientras que un mínimo plano es relativamente más suave.
Ahora, cambiemos nuestro enfoque al segundo artículo, que explora el impacto del tamaño de los lotes en la generalización en el aprendizaje profundo. Los autores realizaron experimentos con lotes pequeños (alrededor de 200 a 500 ejemplos) y lotes grandes (aproximadamente el 10 % del conjunto de datos) y compararon su rendimiento. Curiosamente, descubrieron que el uso de mini lotes más pequeños generalmente conduce a una mejor generalización en comparación con el uso de lotes grandes.
Los resultados de sus experimentos en el conjunto de datos CIFAR mostraron que, si bien los métodos de lotes pequeños y grandes lograron precisiones de entrenamiento similares, los métodos de lotes pequeños superaron consistentemente a los métodos de lotes grandes en términos de precisión de prueba. Esta observación sugiere que los tamaños de lote más pequeños pueden conducir a una mejor generalización en las tareas de aprendizaje profundo.
Para explicar este fenómeno, los autores proponen el concepto de mínimos nítidos y planos. Un mínimo agudo tiene una gran curvatura a lo largo de varias direcciones en el espacio de parámetros, mientras que un mínimo plano tiene una forma más plana. Se ha sugerido que los mínimos planos tienden a generalizarse mejor, mientras que los mínimos nítidos pueden sobreajustar los datos de entrenamiento.
Los autores argumentan que los métodos de lotes pequeños tienen la ventaja de encontrar mínimos planos debido al ruido implícito asociado con los ejemplos de muestreo. El ruido introducido por los tamaños de lote pequeños permite que las iteraciones reboten, ayudándolas a escapar de mínimos nítidos y, potencialmente, a encontrar mínimos más planos que generalicen mejor. Por otro lado, los métodos de lotes grandes carecen de este ruido y pueden quedar atrapados en mínimos agudos, lo que lleva a una generalización más deficiente.
Para respaldar su afirmación, los autores trazan la nitidez de los mínimos a lo largo de una línea que conecta el mínimo del lote pequeño y el mínimo del lote grande. Observan que los mínimos obtenidos con métodos de lotes pequeños tienden a ser más planos, mientras que los mínimos obtenidos con métodos de lotes grandes son más nítidos. Esto proporciona evidencia empírica que respalda la hipótesis de que los mínimos planos se generalizan mejor que los mínimos nítidos.
Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos hallazgos se basan en observaciones empíricas y que no existe una prueba teórica para validar la relación entre los mínimos planos y la generalización. No obstante, los resultados sugieren que considerar el tamaño del lote como un factor en el proceso de optimización puede mejorar el rendimiento de la generalización en los modelos de aprendizaje profundo.
En conclusión, ambos documentos enfatizan la importancia de la generalización en el aprendizaje automático y brindan información sobre cómo los métodos de optimización y el tamaño de los lotes pueden afectar la generalización. El primer artículo destaca el impacto de la elección del algoritmo de optimización en la generalización, mostrando que los métodos adaptativos como Adam no siempre pueden generalizar tan bien como los métodos no adaptativos como SGD con impulso. El segundo documento demuestra que los tamaños de lote más pequeños tienden a conducir a una mejor generalización, posiblemente debido a su capacidad para escapar de mínimos definidos y encontrar mínimos más planos.
Vale la pena mencionar que, si bien estos hallazgos brindan información valiosa, la elección óptima del método de optimización y el tamaño del lote pueden variar según la tarea específica, el conjunto de datos y la arquitectura del modelo. La experimentación y el ajuste son cruciales para encontrar el mejor enfoque para cada escenario.
Invariancia traslacional
Invariancia traslacional
Soy investigador en neurociencia y mi perspectiva sobre las redes neuronales convolucionales (CNN) es ligeramente diferente a la de los demás. En lugar de centrarme en la red general, estoy más interesado en estudiar unidades individuales o neuronas para modelar su comportamiento. Mi objetivo es comprender el intrincado funcionamiento de las CNN en lugar de tratarlas como cajas negras. Mi objetivo es obtener información y desentrañar las complejidades del cerebro.
Específicamente, estoy intrigado por cómo se logra la invariancia de traducción en las redes neuronales. Si bien puede parecer sencillo que la convolución y la agrupación máxima en la arquitectura de la red proporcionen invariancia de traducción, mi investigación ha demostrado que esta intuición a menudo es incorrecta. En el aprendizaje profundo práctico, debemos profundizar en la comprensión de la verdadera fuente de la invariancia de la traducción y cómo surge durante el entrenamiento.
En mi estudio, me concentro en la corriente ventral del cerebro, específicamente en la vía "qué" responsable del reconocimiento de objetos. Al examinar unidades individuales de redes como AlexNet, descubrimos que estas unidades exhiben patrones de respuesta similares a los observados en las regiones V4 y TI del cerebro. Este hallazgo fue significativo porque proporcionó un modelo computable de propiedades neuronales de alto nivel que anteriormente había sido esquivo.
Sin embargo, estos modelos son esencialmente cajas negras, y obtener información de ellos es crucial. Por lo tanto, mi investigación tiene como objetivo investigar cómo estos modelos logran ciertas propiedades relevantes para nuestra comprensión del cerebro. Para realizar nuestros experimentos, utilizamos estímulos que previamente fueron mostrados a los animales, registrando sus respuestas. Estos estímulos consisten en formas geométricas simples en varias rotaciones, presentadas dentro del campo receptivo de la red neuronal.
La invariancia de traducción, en el campo de la neurociencia, se refiere a un patrón en el que la respuesta a un conjunto de formas en una posición es una versión escalada de la respuesta a un conjunto de formas en otra posición. Para cuantificar la invariancia de traducción, desarrollamos una métrica llamada suma normalizada de covarianzas. Esta métrica mide la correlación entre las respuestas en diferentes posiciones, determinando si son versiones escaladas entre sí. Una alta correlación indica invariancia de traducción.
Al aplicar esta métrica a una celda específica, observamos una alta puntuación de invariancia de traducción, lo que indica una invariancia de traducción casi perfecta en el cerebro. Comparativamente, cuando aplicamos la misma métrica a la red de AlexNet, encontramos puntajes de invariancia de traducción bajos, lo que sugiere una falta de invariancia de traducción.
Un análisis adicional a través de las capas de la red reveló una progresión en la invariancia de traducción, con capas anteriores que mostraban una invariancia de traducción baja pero más información de fase. A medida que avanzamos en las capas, la invariancia de traducción aumentó, particularmente en Conv5. Estas observaciones fueron consistentes con la invariancia de traducción promedio entre capas.
Para comprender las propiedades responsables de la variación observada y el aumento de la invariancia de traducción, formulamos una hipótesis. Nuestra hipótesis postula que las células con selectividad espacial uniforme exhiben invariancia de traducción. En otras palabras, si los filtros en la red buscan el mismo patrón con pesos similares en todas las posiciones, es más probable que sean invariantes a la traducción.
Para ganar intuición visual, examinamos los filtros de las primeras capas de AlexNet. Al visualizar los filtros en un espacio tridimensional, identificamos un plano llamado plano cromático ortogonal al vector promedio. Proyectamos los filtros en este plano, permitiéndonos observar patrones. Los filtros que mostraron características similares y respuestas correlacionadas positivamente se consideraron invariantes a la traducción, mientras que aquellos con características diversas y respuestas correlacionadas negativamente no lo fueron.
También empleamos análisis de componentes principales para visualizar los filtros. Este análisis reveló que los filtros son de baja dimensión y que la mayoría de ellos podrían reconstruirse usando solo dos componentes principales. Estos filtros podrían representarse en un espacio bidimensional, lo que respalda aún más nuestra hipótesis de invariancia de traducción.
Aunque este análisis parece lineal, resulta efectivo para predecir variaciones en respuesta a las imágenes. Los pesos de los filtros se pueden correlacionar y sus respuestas a los estímulos también se pueden correlacionar.
Canalizaciones de datos
Canalizaciones de datos
Hoy, hablaré sobre cómo administrar de manera efectiva grandes conjuntos de datos, particularmente en situaciones en las que los datos son demasiado grandes para caber en la memoria. Sin embargo, también mencionaré qué hacer si los datos caben en la memoria. Empecemos pintando un cuadro de lo que estamos tratando. En los sistemas de aprendizaje profundo, normalmente tenemos un gran conjunto de vectores de peso que se someten a actualizaciones de optimización de primer orden basadas en un mini lote de datos. El enfoque de hoy estará en el proceso de recuperación de mini lotes, ya que juega un papel crucial en el ciclo de optimización.
Los minilotes comienzan como datos almacenados en el disco y debemos moverlos a la RAM antes de transferirlos al dispositivo de cómputo, a menudo una GPU. El objetivo es garantizar una recuperación de datos eficiente, evitando cuellos de botella que puedan dificultar la optimización. Aquí hay una descripción general de alto nivel de la canalización de datos: los mini lotes están inicialmente en el disco, luego se mueven a la RAM y finalmente se transfieren al dispositivo de cómputo. El proceso requiere coordinación, generalmente a cargo de un procesador.
En primer lugar, si sus datos son más pequeños que un gigabyte, puede eliminar posibles cuellos de botella almacenando su conjunto de datos directamente en la GPU. La mayoría de las GPU, como la 1080 y la Titan X, tienen suficiente capacidad de memoria para almacenar tanto el modelo como el conjunto de datos. Al indexar directamente en el conjunto de datos en la GPU, puede lograr un rendimiento significativamente más rápido. Este enfoque requiere un esfuerzo mínimo pero ofrece beneficios sustanciales.
Para conjuntos de datos entre 1 y 100 gigabytes, se recomienda almacenarlos en RAM. Los precios de RAM son razonablemente asequibles, con aproximadamente $10 por gigabyte. Si puede pagar una GPU de gama alta, seguramente puede pagar la RAM necesaria para almacenar su conjunto de datos. Esta configuración mejorará significativamente su flujo de trabajo en comparación con la recuperación de datos basada en disco.
Cuando trabaje con conjuntos de datos de más de 100 gigabytes pero de menos de 512 gigabytes, considere almacenarlos en RAM. Aunque el precio puede aumentar, sigue siendo una opción viable. Las placas base que admiten varias GPU suelen permitir hasta 512 gigabytes de RAM. Si bien la RAM de nivel de servidor puede ser más costosa, vale la pena considerarla para evitar los desafíos asociados con la recuperación basada en disco.
Hay dos cuellos de botella potenciales en la canalización de datos: la transferencia de datos de la RAM a la GPU a través de carriles PCIe y la transferencia del disco a la RAM a través de conectores SATA 3. Si bien los carriles PCIe generalmente funcionan bien y brindan velocidades de transferencia de datos suficientes, los conectores SATA 3 están limitados a aproximadamente 600 megabytes por segundo. Esta limitación es inherente al protocolo y no se puede resolver comprando discos más rápidos. Es crucial ser consciente de este cuello de botella cuando se gestionan grandes conjuntos de datos.
Para identificar posibles cuellos de botella, puede medir la velocidad a la que recupera los minilotes. Si lleva más tiempo recuperar un mini lote del disco que procesarlo en la GPU, se convierte en un cuello de botella. Supervisar el uso de la GPU a través de herramientas como NVIDIA SMI puede proporcionar información sobre el tiempo de inactividad de la GPU causado por los retrasos en la recuperación de datos. El objetivo es garantizar que la velocidad de recuperación de minilotes se alinee con la velocidad de procesamiento en la GPU.
Ejecutar el proceso de recuperación de datos secuencialmente no es lo ideal. Es más eficiente realizar una recuperación asíncrona configurando subprocesos para leer y procesar datos simultáneamente. Al hacerlo, puede evitar la ralentización 2x asociada con el procesamiento secuencial. Por lo general, múltiples subprocesos son responsables de leer y procesar los datos simultáneamente.
Cuando se trata de conjuntos de datos de imágenes como ImageNet, donde las imágenes normalmente se redimensionan a 256x256 y se usa un tamaño de minilote de 100, cada minilote sería de aproximadamente 75 megabytes. Con una velocidad de transferencia de disco de 600 megabytes por segundo, puede recuperar alrededor de 8 minilotes por segundo. Si bien esto podría ser suficiente para algunos modelos, los modelos más complejos pueden requerir una tasa de recuperación más alta.
Si la velocidad de transferencia del disco de 600 megabytes por segundo no es suficiente para las necesidades de su modelo, puede considerar usar unidades de estado sólido (SSD) en lugar de las unidades de disco duro (HDD) tradicionales. Los SSD ofrecen tasas de transferencia de datos significativamente más rápidas, que a menudo superan 1 gigabyte por segundo. La actualización a SSD puede mejorar en gran medida la velocidad de recuperación de mini lotes y reducir el cuello de botella causado por las transferencias de disco a RAM.
Otro enfoque para administrar grandes conjuntos de datos es la fragmentación o partición de datos. En lugar de almacenar todo el conjunto de datos en un solo disco, puede distribuir los datos en varios discos. Esta técnica puede mejorar la velocidad de recuperación de datos, ya que puede leer varios discos en paralelo. Por ejemplo, si tiene cuatro discos, puede dividir su conjunto de datos en cuatro fragmentos y leer minilotes de cada fragmento simultáneamente. Esto puede ayudar a mitigar el cuello de botella causado por las transferencias de disco a RAM.
En algunos casos, el conjunto de datos puede ser demasiado grande incluso para el almacenamiento en RAM o no se puede particionar fácilmente en varios discos. En tales situaciones, puede considerar el uso de marcos de trabajo de carga de datos que admitan el entrenamiento fuera de memoria (OOM). Estos marcos, como tf.data de TensorFlow y DataLoader de PyTorch, le permiten procesar grandes conjuntos de datos de manera eficiente en cuanto a la memoria mediante la transmisión de minilotes desde el disco durante el entrenamiento. Manejan la coordinación de la carga de datos, asegurando un suministro continuo de mini lotes a la GPU sin agotar los recursos del sistema.
Al usar marcos de entrenamiento de OOM, es importante optimizar la canalización de carga de datos para minimizar el tiempo dedicado a la E/S del disco. Esto se puede lograr empleando técnicas como la captación previa de datos, en la que los siguientes minilotes se cargan en segundo plano mientras se procesa el minilote actual. Esta superposición de la computación y la carga de datos puede ayudar a ocultar la latencia de la E/S del disco y mantener ocupada la GPU.
Además, puede aprovechar técnicas como la compresión y serialización de datos para reducir el tamaño de su conjunto de datos en el disco. Comprimir los datos puede ahorrar espacio de almacenamiento y mejorar la velocidad de E/S del disco. La serialización le permite almacenar datos en un formato compacto, lo que reduce el espacio en disco requerido y facilita una deserialización de datos más rápida durante el entrenamiento.
Por último, cuando se trabaja con conjuntos de datos extremadamente grandes que no se pueden administrar de manera eficiente con las técnicas anteriores, se vuelven necesarios la computación distribuida y el procesamiento paralelo. Los marcos de aprendizaje profundo distribuido, como Distributed TensorFlow de TensorFlow y DistributedDataParallel de PyTorch, permiten modelos de entrenamiento en varias máquinas o GPU. Estos marcos manejan el paralelismo de datos, lo que le permite distribuir la carga de trabajo y procesar minilotes en paralelo, lo que reduce significativamente el tiempo de capacitación para modelos a gran escala.
Para resumir, la gestión eficaz de grandes conjuntos de datos implica optimizar la canalización de datos para garantizar la recuperación eficiente de minilotes. El almacenamiento de datos en la RAM o en la GPU puede proporcionar un acceso más rápido en comparación con la recuperación basada en disco. La actualización a SSD, la fragmentación de datos, el uso de marcos de entrenamiento OOM, la optimización de la carga de datos y el aprovechamiento de las técnicas informáticas distribuidas pueden mejorar aún más el rendimiento cuando se trata de grandes conjuntos de datos. Al considerar cuidadosamente estas estrategias, puede administrar y entrenar modelos de manera efectiva en conjuntos de datos a gran escala.
Aprendizaje profundo para dispositivos móviles
Aprendizaje profundo para dispositivos móviles
Muy bien, entonces mi nombre es Carlo, y permítanme tomarme un momento para asegurarme de que mis demostraciones funcionen. Hoy tengo una presentación para ustedes de Xnor.de AI, la empresa para la que trabajo. Nuestra misión en Xnor.de AI es hacer que la IA sea accesible al permitir que los dispositivos integrados y móviles ejecuten algoritmos complejos de aprendizaje profundo. Para comenzar las cosas de manera diferente, comenzaré con una demostración.
Es posible que ya esté familiarizado con YOLO (You Only Look Once), el prototipo de detección de objetos en tiempo real de Redmon en una GPU. En Xnor.de AI, hemos desarrollado YOLO para teléfonos móviles, lo que le permite detectar objetos como automóviles, personas y más. Los invito a jugar con esta demo mientras les explico su significado.
La parte interesante es que esta detección se ejecuta completamente en la CPU. Explicaré por qué estamos haciendo esto en breve. Incluso hemos ampliado nuestras capacidades a dispositivos de gama baja como Raspberry Pi Zero, que es una computadora de cinco dólares con potencia de cómputo limitada. Sin embargo, podemos ejecutar tareas de clasificación en él. Al utilizar la energía de la batería, esta pequeña computadora se convierte en un dispositivo portátil de aprendizaje profundo.
Déjame demostrarte cómo funciona. Cuando Pi Zero clasifica una imagen como una persona, por ejemplo, se encenderá un pequeño LED en la parte posterior del dispositivo. Solo espera un momento y verás el LED que indica la presencia de una persona. Del mismo modo, también puede clasificar otros objetos.
Tradicionalmente, los modelos de aprendizaje profundo se entrenan en computadoras de escritorio o servidores de alta potencia con GPU y se implementan en la misma plataforma. Sin embargo, queremos extender la implementación a otros dispositivos, como teléfonos móviles o dispositivos perimetrales como timbres y cámaras de seguridad. Hoy, brindaré algunos consejos de alto nivel sobre qué considerar al aplicar sus modelos de aprendizaje profundo a diferentes plataformas.
Una plataforma que recomiendo encarecidamente es la Nvidia Jetson TX2. Es una mini placa de GPU de escritorio que puede ejecutar marcos de trabajo populares como TensorFlow, PyTorch o Darknet sin necesidad de volver a compilar ni tener problemas de implementación. Es como tener una pequeña computadora portátil con GPU NVIDIA, Wi-Fi y sistema operativo Ubuntu. Ofrece ocho gigabytes de memoria, lo que le permite ejecutar varios modelos sin problemas.
Otra plataforma interesante a tener en cuenta son los últimos iPhone, ya que Apple ha desarrollado los procesadores ARM más rápidos del mercado. Estos iPhones ofrecen una potencia de cómputo significativa, lo que los hace adecuados para tareas de aprendizaje profundo. Sin embargo, tenga en cuenta que la programación para iOS, particularmente en Xcode, puede ser un desafío, especialmente si desea usar marcos como TensorFlow o Caffe.
Para opciones más asequibles, exploramos Raspberry Pi Zero como un caso de estudio. Si bien es un dispositivo de gama baja con un solo núcleo y carece de instrucciones vectoriales, sirve como una excelente herramienta para la experimentación de aprendizaje profundo de bajo costo. Al evaluar plataformas móviles o integradas, tenga en cuenta factores como la cantidad de núcleos, la compatibilidad con instrucciones vectoriales, instrucciones especializadas para el aprendizaje profundo y la presencia de una GPU móvil.
En cuanto a la elección de marcos de aprendizaje profundo, no importa mucho cuál use para el entrenamiento, ya que todos utilizan componentes básicos similares. Los marcos como Torch, Caffe, Darknet y TensorFlow comparten la misma base y se conectan a bibliotecas específicas de la plataforma. Con el tiempo, las diferencias de rendimiento entre marcos probablemente convergerán en un factor de dos. Por lo tanto, utilice el marco con el que se sienta más cómodo.
Al pasar del entrenamiento a la inferencia, el proceso de implementación se vuelve crucial. Muchas empresas utilizan grandes marcos durante la formación, pero para la inferencia, extraen y optimizan componentes específicos de la red. Esto les permite crear una tubería de inferencia altamente personalizada y eficiente adaptada a sus necesidades. Tenga en cuenta que la implementación de modelos en dispositivos móviles requiere una cuidadosa optimización del rendimiento.
Para concluir, implementar modelos de aprendizaje profundo en diferentes dispositivos implica considerar factores tales como la potencia computacional y los recursos disponibles en el dispositivo de destino, los requisitos específicos de su aplicación y las compensaciones entre rendimiento, precisión y consumo de energía.
Una consideración importante es el tamaño del propio modelo de aprendizaje profundo. Los dispositivos móviles e integrados suelen tener memoria y capacidad de almacenamiento limitadas, por lo que es crucial elegir o diseñar modelos que sean livianos y eficientes. Las técnicas como la compresión del modelo, la cuantificación y la poda pueden ayudar a reducir el tamaño del modelo sin una pérdida significativa de rendimiento.
Otro factor a considerar es la velocidad de inferencia del modelo. Las aplicaciones en tiempo real a menudo requieren tiempos de inferencia rápidos para brindar respuestas oportunas. Puede optimizar la arquitectura del modelo, usar aceleradores de hardware especializados o emplear técnicas como el paralelismo del modelo o la cuantificación del modelo para mejorar la velocidad de inferencia.
El consumo de energía es otro aspecto crítico, especialmente para los dispositivos que funcionan con baterías. Los modelos de aprendizaje profundo pueden ser computacionalmente intensivos y pueden agotar la batería rápidamente. La optimización de la arquitectura del modelo y la implementación de algoritmos de eficiencia energética pueden ayudar a prolongar la vida útil de la batería del dispositivo y hacerlo más adecuado para un funcionamiento continuo.
Además, tenga en cuenta la compatibilidad del marco de aprendizaje profundo con la plataforma de destino. Algunos marcos pueden tener un mejor soporte o versiones optimizadas para dispositivos o sistemas operativos específicos. Considere la disponibilidad de modelos previamente entrenados, herramientas de implementación y soporte de la comunidad al elegir un marco para su implementación.
Por último, asegúrese de probar y evaluar exhaustivamente el rendimiento de su modelo implementado en el dispositivo de destino. Valide su precisión, latencia y consumo de energía en escenarios del mundo real para garantizar que cumpla con los requisitos de su aplicación.
En resumen, la implementación de modelos de aprendizaje profundo en diferentes dispositivos implica considerar cuidadosamente factores como el tamaño del modelo, la velocidad de inferencia, el consumo de energía, la compatibilidad del marco y las pruebas exhaustivas. Al comprender las capacidades y limitaciones de los dispositivos de destino y optimizar el modelo y la canalización de implementación en consecuencia, puede llevar capacidades de IA de manera efectiva a una amplia gama de dispositivos y habilitar aplicaciones interesantes.
YOLO 9000: Mejor, Más Rápido, Más Fuerte
YOLO 9000: Mejor, Más Rápido, Más Fuerte
cuando hablo de Yolo 9000, me refiero a nuestra versión mejorada del sistema de detección de objetos. El año pasado en CBPR, presentamos Yolo, nuestro sistema de detección de objetos en tiempo real, que fue increíblemente rápido y fue increíble. CBPR es una de las principales conferencias sobre visión por computadora, que se centra en la visión por computadora y el reconocimiento de patrones. Sin embargo, a pesar de su velocidad, Yolo se quedó atrás en términos de precisión, lo cual fue decepcionante.
Durante la presentación, hubo un incidente vergonzoso en el que erróneamente pensé que la puerta detrás de mí en el podio era un baño. Este incidente nos hizo darnos cuenta de que nuestro sistema de detección necesitaba mejoras significativas y nos dejó insatisfechos con su rendimiento. Inspirados por uno de los mejores artistas de música electrónica de todos los tiempos, sabíamos que teníamos que trabajar más duro para hacer que Yolo fuera mejor, más rápido y más fuerte. Hoy, estoy aquí para compartir los resultados de nuestros esfuerzos.
En primer lugar, nos enfocamos en mejorar la precisión de Yolo. Hicimos varias mejoras incrementales y, aunque no las cubriré todas aquí, puede encontrar todos los detalles en nuestro trabajo de investigación. Destacaré algunos que pueden ser relevantes para otros investigadores.
Por lo general, en la detección de objetos, comenzamos con un entrenamiento previo en ImageNet utilizando pequeñas redes de clasificación con dimensiones como 224x224. Luego, ajustamos la red en la tarea de detección específica, redimensionándola a 448x448. Sin embargo, descubrimos que las funciones aprendidas de las imágenes de tamaño pequeño pueden no traducirse bien cuando se opera con imágenes más grandes. Para abordar esto, introdujimos un paso adicional. Después de la capacitación previa en ImageNet, redimensionamos nuestra red y la capacitamos para una mayor duración en ImageNet con el tamaño más grande. Finalmente, ajustamos esta red, entrenada en el tamaño más grande, para la detección de objetos. Este enfoque produjo un aumento significativo en la precisión promedio promedio, alrededor del 3,5 %, que es sustancial en la comunidad de detección. Esta simple modificación se puede aplicar fácilmente a canalizaciones de entrenamiento similares.
Con respecto a los cuadros de anclaje, en el Yolo original, predijimos directamente las coordenadas XY y el ancho y alto de los cuadros delimitadores usando una función logística. Sin embargo, otros sistemas, como Faster R-CNN y SSD, usan cuadros de anclaje y calculan compensaciones para predecir cuadros de objetos. Para facilitar el proceso de aprendizaje de nuestra red, decidimos adoptar la idea de predecir compensaciones a partir de casillas candidatas. En lugar de utilizar cuadros ancla predefinidos, observamos los datos de entrenamiento y realizamos un agrupamiento de k-medias en los cuadros delimitadores para obtener un conjunto de grupos de dimensiones. Estos clústeres representan cajas ancla más realistas que capturan la variabilidad en los datos de entrenamiento. Mediante el uso de estos grupos de dimensiones en lugar de cuadros ancla predefinidos, logramos un aumento de alrededor del 5 % en la precisión promedio promedio. Los investigadores que actualmente utilizan cuadros ancla pueden considerar examinar sus datos y utilizar la agrupación de k-medias para mejorar sus puntos de partida para las agrupaciones.
Otra mejora emocionante que hicimos fue la introducción de un régimen de entrenamiento de múltiples escalas. Previamente, entrenamos detectores en una relación de aspecto única, cambiando el tamaño de todas las imágenes a un tamaño fijo como 448x448. Sin embargo, ahora cambiamos el tamaño de nuestra red aleatoriamente a varias escalas durante el proceso de entrenamiento. Nuestra red totalmente convolucional reduce la muestra de la imagen de entrada en un factor de 32, lo que nos permite cambiar su tamaño sin afectar la estructura de la red. Entrenamos nuestra red en diferentes escalas que van desde 320x320 hasta 608x608, seleccionando aleatoriamente los tamaños de imagen de entrada durante el entrenamiento. Este enfoque no solo mejora el rendimiento a una sola escala, sino que también proporciona un compromiso fluido entre precisión y velocidad. En el momento de la prueba, podemos cambiar el tamaño de la red a diferentes tamaños sin cambiar los pesos entrenados, lo que nos permite adaptarnos a varias escalas y lograr el equilibrio deseado entre precisión y velocidad.
En esencia, el régimen de entrenamiento multiescala sirve como una forma de aumento de datos en la detección.
Además del régimen de entrenamiento de múltiples escalas, también introdujimos una técnica llamada entrenamiento "grueso a fino". En lugar de entrenar la red en las imágenes de tamaño completo desde el principio, inicialmente la entrenamos en imágenes más pequeñas y gradualmente aumentamos el tamaño durante el proceso de entrenamiento. Este enfoque ayuda a la red a aprender características generales y refinar gradualmente su comprensión de los detalles más finos a medida que aumenta el tamaño de la imagen. Al comenzar con imágenes de baja resolución y pasar gradualmente a resoluciones más altas, observamos un rendimiento mejorado en términos de precisión y velocidad.
Otro aspecto importante en el que nos centramos fue el tema de la detección de objetos pequeños. Yolo se diseñó originalmente para detectar objetos en varias escalas, pero tuvo problemas para detectar con precisión objetos pequeños. Para abordar esto, introdujimos una técnica novedosa llamada "red piramidal de características" (FPN). FPN combina características de alto y bajo nivel de diferentes capas de la red para generar una pirámide de características, donde cada nivel representa una escala diferente de la imagen. Al incorporar funciones de múltiples escalas, nuestra red se volvió más robusta en la detección de objetos pequeños, lo que llevó a una mejora significativa en el rendimiento, especialmente para objetos con tamaños más pequeños.
Por último, realizamos optimizaciones en la arquitectura de la red para mejorar su eficiencia y velocidad. Redujimos la cantidad de capas convolucionales y adoptamos bloques de construcción eficientes, como convoluciones 1x1, para reducir la complejidad computacional sin comprometer la precisión. Estas optimizaciones nos permitieron lograr un equilibrio entre la precisión y el rendimiento en tiempo real, lo que convirtió a Yolo 9000 en uno de los sistemas de detección de objetos más rápidos y precisos disponibles.
En general, con estas mejoras, Yolo 9000 logró un aumento sustancial en la precisión promedio promedio en comparación con el sistema Yolo original. Supera a otros sistemas de detección de objetos de última generación en términos de precisión y mantiene un rendimiento impresionante en tiempo real. Creemos que los avances que hemos hecho en Yolo 9000 tendrán un impacto significativo en una amplia gama de aplicaciones, desde vehículos autónomos hasta sistemas de videovigilancia.
Optimización de hiperparámetro bayesiano
Optimización de hiperparámetro bayesiano
Hola a todos, mi nombre es Aaron y hoy hablaré sobre la optimización de hiperparámetros bayesianos. La información que compartiré se basa en el trabajo del profesor Roger Gross de la Universidad de Toronto. Si bien soy relativamente nuevo en este tema, creo que es esencial resaltar la importancia de los métodos automáticos para el ajuste de hiperparámetros. Hace poco me encontré con un artículo de DeepMind sobre el modelado del lenguaje que demostraba la importancia de un ajuste cuidadoso de los hiperparámetros. Sus resultados superaron a otros modelos de última generación simplemente porque invirtieron más esfuerzo en la optimización de hiperparámetros. Como investigadores, es crucial dominar el ajuste de hiperparámetros para evaluar y comparar con precisión diferentes modelos.
Las trampas de la sintonización de hiperparámetros insuficiente: La sintonización de hiperparámetros no es una habilidad inherente a los humanos. Sin un ajuste adecuado, uno puede publicar inadvertidamente modelos que no son realmente superiores a los resultados de referencia. Para evitar esto, es necesario invertir tiempo y esfuerzo en la optimización de hiperparámetros. Además, el mejor rendimiento solo se puede lograr dominando esta habilidad. Para comenzar, es crucial abordar el ajuste de hiperparámetros con una mente abierta. En lugar de hacer juicios preconcebidos sobre los valores de los parámetros, es recomendable explorar toda la gama de posibilidades. Aprendí por experiencia que limitar prematuramente el espacio de parámetros puede generar pérdida de tiempo y modelos ineficaces.
El problema con la búsqueda en cuadrícula: no se recomienda la búsqueda en cuadrícula, un enfoque popular para la optimización de hiperparámetros. Sus fallas se hacen evidentes cuando se considera la practicidad del proceso. Los modelos del mundo real a menudo tienen numerosos hiperparámetros, algunos de los cuales son más influyentes que otros. Si se emplea la búsqueda en cuadrícula, se pueden generar duplicados de los mismos puntos en el subespacio de hiperparámetros relevantes. Estos duplicados solo difieren en términos de parámetros irrelevantes, lo que resulta en un trabajo redundante. Por lo tanto, la búsqueda en cuadrícula puede ser muy ineficaz a la hora de determinar qué parámetros son irrelevantes. La búsqueda aleatoria, por otro lado, ofrece una alternativa simple. Mediante la selección aleatoria de valores de hiperparámetros, los investigadores pueden mitigar esta redundancia y mejorar su proceso de optimización. Existen métodos avanzados, pero por lo general solo ofrecen mejoras marginales sobre la búsqueda aleatoria. Por lo tanto, invertir más tiempo en la búsqueda aleatoria puede generar resultados comparables.
Sugerencias para la optimización eficaz de los hiperparámetros: además de utilizar la búsqueda aleatoria, existen algunas otras estrategias para optimizar los hiperparámetros de forma eficaz. Un enfoque consiste en eliminar los hiperparámetros que se pueden determinar o establecer en función del conocimiento previo u otros procedimientos. Al reducir el número de parámetros, el proceso de optimización se vuelve más manejable. También vale la pena señalar que la mayoría de los artículos publicados a menudo no están ajustados correctamente. Lograr una afinación precisa requiere realizar numerosos experimentos, lo que puede llevar mucho tiempo. Por lo tanto, los investigadores deben estar preparados para dedicar un tiempo significativo para lograr los mejores resultados posibles.
Estimación de hiperparámetros bayesianos: ahora profundicemos en el tema de la estimación de parámetros bayesianos para el ajuste de hiperparámetros. Los hiperparámetros abarcan todas las variables que no se pueden aprender como parte del propio modelo, incluido el tamaño del modelo, la regularización, la tasa de aprendizaje y la duración del entrenamiento, entre otras. Por lo general, se utiliza un conjunto de validación para seleccionar parámetros y su rendimiento se evalúa en consecuencia. Sin embargo, dado que este proceso carece de gradientes, difiere del problema de aprendizaje primario resuelto mediante retropropagación. Además, debido al gasto computacional de evaluar cada experimento, es esencial ser estratégico al seleccionar combinaciones de hiperparámetros.
Regresión bayesiana como herramienta: la regresión bayesiana es una herramienta útil que ayuda a cuantificar el rendimiento esperado y la incertidumbre asociada con diferentes regiones del espacio de hiperparámetros. Al ajustar una distribución de probabilidad a las funciones posibles, la regresión bayesiana ofrece un enfoque más matizado en comparación con simplemente ajustar una sola línea a los datos. Inicialmente, sin observaciones, las funciones de muestra aparecen dispersas. Sin embargo, a medida que se realizan más observaciones, la distribución de funciones se estrecha, lo que refleja una mayor certeza.
Otro aspecto importante de la optimización de hiperparámetros es la necesidad de eliminar tantos hiperparámetros como sea posible. Si hay una forma de determinar el valor de un hiperparámetro en función de algún conocimiento previo o mediante otro procedimiento, es una buena idea establecerlo en consecuencia. Cuantos más hiperparámetros tenga, más difícil será optimizarlos de manera efectiva. Al reducir la cantidad de hiperparámetros, simplifica el proceso de optimización y lo hace más manejable.
También vale la pena señalar que la mayoría de los artículos publicados en el campo no están correctamente sintonizados. Lograr la sintonización adecuada requiere la realización de una cantidad sustancial de experimentos, mucho más de lo que los investigadores suelen realizar. Si realmente desea observar patrones y recopilar evidencia para respaldar valores de parámetros específicos, prepárese para invertir una cantidad significativa de tiempo en el proceso de ajuste.
Ahora volvamos a las diapositivas de Roger Gross. El enfoque de la presentación es la estimación de hiperparámetros bayesianos para ajustar hiperparámetros. Los hiperparámetros se refieren a todas las variables que no se pueden aprender como parte del modelo y describen el modelo elegido, como el tamaño del modelo, la regularización, la tasa de aprendizaje y la duración del entrenamiento. Seleccionar los hiperparámetros apropiados es crucial para lograr un rendimiento óptimo del modelo.
El enfoque tradicional para el ajuste de hiperparámetros, la búsqueda en cuadrícula, no se recomienda debido a su ineficiencia. La búsqueda en cuadrícula a menudo da como resultado evaluaciones redundantes de combinaciones de hiperparámetros y no tiene en cuenta la relevancia de cada hiperparámetro. En cambio, es recomendable explorar el espacio de hiperparámetros de manera más efectiva. La búsqueda aleatoria puede ser una alternativa simple a la búsqueda en cuadrícula, pero hay métodos aún más avanzados disponibles, que se discutirán.
El orador enfatiza la importancia de comenzar con una mente abierta y considerar el rango completo de posibles valores de hiperparámetros. Hacer prejuicios sobre los rangos de hiperparámetros puede conducir a resultados subóptimos y pérdida de tiempo. Es esencial evitar la búsqueda en cuadrícula como método de búsqueda de hiperparámetros, ya que duplica el trabajo y no logra identificar con precisión los hiperparámetros relevantes. La selección aleatoria de hiperparámetros puede ser una alternativa razonable, ya que proporciona una buena base de referencia.
Sin embargo, métodos más avanzados, como la regresión bayesiana, pueden ofrecer resultados aún mejores. La regresión bayesiana permite modelar el espacio de hiperparámetros y estimar el rendimiento esperado y la incertidumbre asociada con cada configuración de hiperparámetros. El modelo de regresión considera todos los valores de hiperparámetros posibles en lugar de centrarse en puntos individuales, lo que conduce a una toma de decisiones más informada.
Para seleccionar el siguiente conjunto de hiperparámetros para explorar, el presentador introduce el concepto de una función de adquisición. La función de adquisición cuantifica la mejora esperada en el rendimiento y la incertidumbre en el espacio de hiperparámetros. Equilibra la exploración y la explotación, con el objetivo de encontrar configuraciones de hiperparámetros que probablemente sean buenas pero también inexploradas.
El orador destaca que, si bien las diapositivas representan ejemplos unidimensionales, el espacio de hiperparámetros suele tener una dimensión mucho mayor, lo que dificulta la visualización. La regresión bayesiana se puede aplicar a espacios de dimensiones superiores utilizando técnicas como los procesos gaussianos. Existen diferentes enfoques de modelado, y las opciones deben basarse en consideraciones como el costo computacional y el problema específico en cuestión.
Para evaluar el rendimiento de varios métodos de optimización de hiperparámetros, se realizan experimentos y el método que logra el mejor rendimiento con la menor cantidad de experimentos se considera el más efectivo. Las comparaciones se realizan con conjeturas de expertos humanos y búsqueda aleatoria, donde los métodos avanzados superan constantemente estas líneas de base.
En conclusión, la optimización de hiperparámetros bayesianos ofrece un enfoque poderoso para mejorar el rendimiento del modelo mediante la exploración efectiva del espacio de hiperparámetros. Ayuda a evitar las trampas de la búsqueda en cuadrículas y permite a los investigadores tomar decisiones más informadas basadas en el rendimiento esperado y las estimaciones de incertidumbre. Sin embargo, es esencial considerar cuidadosamente el costo computacional, la relevancia de los hiperparámetros y los objetivos generales de la investigación al elegir el método de optimización de hiperparámetros adecuado.
Recuerde, esta presentación se basa en los conocimientos de Roger Gross y brinda una guía valiosa sobre la importancia de la optimización de hiperparámetros y los beneficios de las técnicas bayesianas. Se recomienda consultar el artículo original o investigaciones adicionales en el campo para una comprensión más detallada de los métodos y su implementación.
GAN
GAN
Hay varias consideraciones al usar redes antagónicas generativas (GAN) para la generación de imágenes. Las GAN tienen pros y contras en este contexto. Una ventaja importante es que las GAN imponen naturalmente la distribución generada para que sea similar a la distribución de destino sin requerir funciones de pérdida complejas. Esto se logra mediante el juego mini-max entre el generador y el discriminador. Las GAN proporcionan una buena manera de codificar imágenes realistas mediante el aprendizaje de la distribución subyacente. Sin embargo, en la práctica, a menudo se necesitan pérdidas adicionales cuando se entrena el sistema.
Hay varios tipos de GAN que se utilizan para diferentes propósitos. Las GAN condicionales permiten generar datos basados en distribuciones de probabilidad condicional. Esto significa que en lugar de generar a partir de una única distribución de probabilidad, el generador puede estar condicionado a información específica. Otras variantes de GAN, como Pix2Pix y CycleGAN, se centran en tareas de traducción de imagen a imagen. Estos modelos pueden transformar imágenes de un dominio a otro, lo que permite tareas como la transferencia de estilos o la síntesis de imágenes.
Capacitar GAN puede ser un desafío y hay algunos consejos que pueden ayudar a mejorar el proceso de capacitación. Es importante no darse por vencido fácilmente porque las GAN a menudo requieren múltiples iteraciones para converger. La normalización de las entradas de imagen entre -1 y 1 suele ser beneficiosa, y se puede aplicar el suavizado de etiquetas para mejorar la estabilidad del entrenamiento. También puede ser útil usar ruido gaussiano en lugar de ruido distribuido uniformemente como entrada al generador. Hay muchos otros consejos disponibles para entrenar GAN, y recursos como los repositorios de GitHub pueden proporcionar listas completas.
Para ilustrar el uso práctico de las GAN, veamos un ejemplo de traducción de imagen a imagen usando CycleGAN. Este modelo tiene como objetivo traducir imágenes de un dominio a otro sin la necesidad de muestras de entrenamiento emparejadas explícitamente. En su lugar, se utiliza un conjunto de imágenes de cada dominio y el objetivo es aprender dos transformaciones: una del dominio X al dominio Y y la otra del dominio Y al dominio X. El término de coherencia del ciclo se introduce para garantizar que al aplicar el avance y las transformaciones hacia atrás en una imagen devuelven la imagen original. El modelo combina múltiples pérdidas, incluidas la pérdida GAN y la pérdida de consistencia del ciclo, para entrenar a los generadores y discriminadores.
La evaluación de los resultados se puede hacer a través de varios métodos. Se pueden realizar estudios de Mechanical Turk, en los que se pide a los evaluadores humanos que distingan entre imágenes reales y generadas. Además, se pueden usar métricas de evaluación específicas como Intersection over Union (IoU) para medir la precisión de los mapas de segmentación generados en comparación con los mapas originales.
Vale la pena señalar que, si bien las GAN han mostrado resultados prometedores, aún puede haber desafíos para capacitarlas. El colapso del modo, donde el generador produce variaciones limitadas, y los problemas de conservación del color se encuentran entre las dificultades que pueden surgir. Los investigadores continúan explorando y mejorando los modelos GAN para obtener mejores resultados en la generación de imágenes.
Otro enfoque que se ha explorado para mejorar el entrenamiento de las GAN se denomina crecimiento progresivo. En el entrenamiento GAN tradicional, el generador y el discriminador se entrenan simultáneamente con imágenes de la misma resolución durante todo el proceso de entrenamiento. Sin embargo, el crecimiento progresivo tiene un enfoque diferente.
En el crecimiento progresivo, el entrenamiento comienza con imágenes de baja resolución y aumenta progresivamente la resolución con el tiempo. La idea detrás de este enfoque es permitir que los modelos primero aprendan la estructura básica y luego refinen gradualmente los detalles a medida que aumenta la resolución. Esto ayuda a estabilizar el proceso de formación y puede conducir a mejores resultados.
Durante el entrenamiento de las GAN progresivas, se utilizan múltiples resoluciones y se agregan nuevas capas a las redes del generador y del discriminador a medida que aumenta la resolución. Los modelos se entrenan de manera jerárquica, donde las capas de menor resolución se entrenan primero y luego se agregan y entrenan las capas de mayor resolución.
Al comenzar con imágenes de baja resolución, los modelos pueden aprender la estructura global y generar detalles gruesos. A medida que aumenta la resolución, los modelos pueden enfocarse en capturar detalles más finos y producir imágenes más realistas. Este proceso de entrenamiento paso a paso ayuda a evitar la inestabilidad del entrenamiento y el colapso del modo, que son desafíos comunes en el entrenamiento GAN.
Se ha demostrado que el crecimiento progresivo es efectivo para generar imágenes de alta calidad en varios dominios, como rostros, paisajes y objetos. Permite la generación de imágenes con texturas más realistas, detalles más nítidos y una mejor calidad visual general.
Además del crecimiento progresivo, existen otras técnicas y trucos que se pueden utilizar para mejorar el entrenamiento GAN. Una de esas técnicas es el uso de métodos de regularización, como la normalización de peso, la normalización espectral y la penalización de gradiente, que ayudan a estabilizar el entrenamiento y evitar el colapso del modo.
Otra consideración importante es la elección de las funciones de pérdida. Si bien la pérdida adversarial es un componente clave en el entrenamiento de GAN, a menudo se complementa con funciones de pérdida adicionales para guiar el proceso de aprendizaje. Estas pérdidas adicionales pueden incluir pérdida de percepción, pérdida de coincidencia de características o pérdida de reconstrucción, según la tarea específica y el resultado deseado.
Además, las elecciones arquitectónicas, como la arquitectura de la red, las funciones de activación y los algoritmos de optimización, también pueden afectar el entrenamiento de las GAN. La experimentación y el ajuste fino de estas opciones a menudo son necesarios para lograr resultados óptimos.
En general, entrenar GAN es una tarea compleja y desafiante que requiere una consideración cuidadosa de varios factores. Si bien las GAN han demostrado un éxito notable en la generación de imágenes realistas, lograr resultados estables y de alta calidad sigue siendo un área activa de investigación. Los avances en las técnicas de capacitación, los métodos de regularización y las funciones de pérdida continúan ampliando los límites de lo que pueden lograr las GAN.