Нейросети: создание и оптимизация будущего. Джеймс Девис

Шаг оптимизации

      optimizer.step()

      print("Значение функции потерь:", loss.item())

      ```

      Объяснение кода:

      1. Gradient Clipping:

      – `torch.nn.utils.clip_grad_norm_` применяет ограничение к норме градиентов. В данном случае, `max_norm=1.0` означает, что если норма градиента превышает 1.0, она будет уменьшена до этого значения.

      – Это предотвращает взрыв градиентов, когда их значения становятся слишком большими, сохраняя процесс обучения стабильным.

      2. Применение в RNN:

      – Этот метод особенно эффективен в рекуррентных сетях, таких как `SimpleRNN`, где ошибка распространяется через несколько временных шагов, увеличивая риск взрыва градиентов.

      3. Когда применять Gradient Clipping:

      – Метод часто используется в моделях с длинными последовательностями или глубоких сетях, где распространение ошибки через множество слоев или временных шагов может приводить к числовой нестабильности.

      Эти методы помогают сделать обучение нейронных сетей более стабильным и эффективным, особенно при работе с глубокими и рекуррентными архитектурами.

2.4. Алгоритмы оптимизации 2.4.1. Основы градиентного спуска

      Градиентный спуск – это способ обучения нейронных сетей, который помогает сети подбирать оптимальные значения весов, чтобы минимизировать ошибки. Представьте, что мы находимся на вершине холма и хотим спуститься в самую низкую точку, которая символизирует минимальную ошибку сети. На каждом шаге мы смотрим вокруг и выбираем направление, которое ведет вниз (градиент), и немного продвигаемся в этом направлении. Шаги, которые мы делаем, называются скоростью обучения. Если шаги слишком большие, мы можем перескочить через низину и не достигнуть цели, а если слишком маленькие, спуск займет очень много времени.

      Виды градиентного спуска

      Существуют три основных подхода к градиентному спуску, каждый из которых отличается тем, как и когда обновляются веса сети.

      1. Пакетный градиентный спуск:

      – Здесь мы вычисляем обновление весов, используя весь набор данных сразу. Это значит, что мы рассматриваем все примеры (например, все изображения или тексты), обучаемся на них и только после этого обновляем веса.

      – Плюс в том, что результаты такого подхода стабильны, так как используются все данные. Минус – метод становится слишком медленным для больших наборов данных, потому что требуется много вычислений для каждого шага.

      Пример использования пакетного градиентного спуск в Python с использованием библиотеки PyTorch. В этом примере используется весь набор данных для вычисления обновления весов за каждый шаг обучения.

      Предположим, у нас есть задача классификации изображений, и мы используем MNIST – набор данных, содержащий изображения рукописных цифр.

      ```python

      import torch

      import torch.nn as nn

      import torch.optim as optim

      from torch.utils.data import DataLoader

      from torchvision import datasets, transforms

      # Определяем простую нейронную сеть

      class SimpleNet(nn.Module):

      def __init__(self):

      super(SimpleNet, self).__init__()

      self.fc1 = nn.Linear(28*28, 128) # Первый полносвязный слой

      self.fc2 = nn.Linear(128, 10) # Второй слой для классификации (10 классов)

      def forward(self, x):

      x = x.view(-1, 28*28) # Преобразуем изображение в одномерный вектор

      x = torch.relu(self.fc1(x)) # Применяем ReLU активацию

      x = self.fc2(x) # Выходной слой

      return x

      # Загружаем данные MNIST

      transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),