¿Cómo converger una red neuronal más rápido?

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Todos los profesionales de la ciencia de datos y los desarrolladores de aprendizaje automático anhelan una mayor precisión y una convergencia más rápida de sus redes neuronales. La construcción de una neural es una combinación de diferentes procesos. como impulsar datos óptimos, impulsar capas óptimas en las redes son las tareas que definen la próxima convergencia de las redes neuronales. Aplicando algunos cambios podemos hacer que nuestra red neuronal converja más rápido. En este artículo, vamos a discutir cuáles son estos métodos. Los puntos principales que se discutirán en el artículo se enumeran a continuación.

Tabla de contenidos

1. ¿Qué es converger en una red neuronal?
2. ¿Cómo podemos hacer que las redes neuronales converjan más rápido?
   1. tipo de aprendizaje
   2. Normalización de entrada
   3. Función de activación
   4. Tasa de aprendizaje

Primero analicemos la convergencia en la red neuronal.

¿Qué es la convergencia en redes neuronales?

En general, podemos definir la convergencia como los puntos de encuentro de dos o más personas o cosas que ya se están moviendo una hacia la otra. Cuando se trata de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, podemos considerar personas o cosas como la capa de los modelos y la decisión sobre cualquier muestra como el punto de encuentro. La mayoría de las veces queremos hacer que las redes neuronales converjan más rápido y En el campo del aprendizaje automático, puede haber varios sentidos de la palabra converger, pero nos enfocamos principalmente en dos sentidos.

• Convergencia adaptativa: este sentido de la palabra converger representa los pesos de la red durante el entrenamiento de la red neuronal. Por ejemplo, cuando la red neuronal comienza a encontrar los valores necesarios para producir, significa que converge.
• Convergencia reactiva: este sentido de la palabra converger representa la propagación de señales dentro de la red que consiste en la retroalimentación de la red. También podemos llamarlo retroalimentación reactiva y no hay conexión entre convergencia reactiva y adaptativa.

En un sentido simple, podemos decir que el tipo adaptativo representa la convergencia de pesos y el tipo reactivo representa la convergencia de valores de señal. La convergencia de una red neuronal puede ser de dos tipos y queremos que sea más rápida. Varias técnicas pueden ayudarnos a hacerlo más rápido. En la siguiente sección, veremos algunas de estas técnicas.

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¿Cómo podemos hacer que las redes neuronales converjan más rápido?

De la discusión anterior podemos entender que para procesar más rápido con la red se requiere converger más rápido y para hacerlo hay varias técnicas que debemos seguir mientras construimos o entrenamos redes neuronales. Antes de profundizar en esta sección, debemos saber que no hay garantía de que la red converja hacia una mejor solución. Algunas de las técnicas para hacer que la red neuronal converja más rápido son las siguientes:

tipo de aprendizaje

Hablando del tipo de aprendizaje, encontramos principalmente la implementación de escenarios de aprendizaje estocástico y por lotes. Ambos ayudan a entrenar nuestras redes neuronales. Analicemos una introducción general de estos dos métodos de aprendizaje.

Descenso de gradiente estocástico: este tipo de aprendizaje a veces también se puede denominar descenso de gradiente en línea o aprendizaje en línea y normalmente estimamos el gradiente de error en el que se selecciona una sola muestra de los datos de entrenamiento y, después del cálculo del error, actualizamos los pesos del modelo. también llame a los pesos como un parámetro. Más detalles sobre esta capacitación se pueden encontrar aquí.

Aprendizaje por lotes: También llamamos a este aprendizaje aprendizaje por lotes. En este tipo de aprendizaje, entrenamos los modelos por lotes y empujamos el modelo a producción a intervalos regulares en función del rendimiento del modelo con datos por lotes o datos nuevos. Más detalles sobre este tipo de formación se pueden encontrar aquí.

Ambos métodos de aprendizaje tienen diferentes tasas de convergencia. Podemos diferenciar estos aprendizajes utilizando los siguientes puntos:

• El descenso de gradiente estocástico se considera más rápido que el aprendizaje por lotes.
• La precisión de un modelo entrenado con aprendizaje SGD es mejor que el aprendizaje por lotes.
• SGD es más conveniente para rastrear los cambios en pesos y señales.
• El aprendizaje por lotes tiene mejores condiciones de convergencia.
• La mayor parte del mecanismo de aceleración funciona con aprendizaje por lotes.
• Las tasas de convergencia son más simples en el aprendizaje por lotes.

Se sugiere preferir el aprendizaje SGD al aprendizaje por lotes porque hace que nuestra red neuronal converja más rápido con los grandes conjuntos de datos.

Normalización de entrada

Este método también es uno de los más útiles para hacer que las redes neuronales converjan más rápido. En muchos de los procesos de aprendizaje, experimentamos un entrenamiento más rápido cuando los datos de entrenamiento suman cero. Podemos normalizar los datos de entrada restando el valor medio de cada variable de entrada. También podemos llamar a este proceso centrado. La normalización también afecta la velocidad de convergencia, por ejemplo, la convergencia de una red neuronal puede ser más rápida si los valores promedio de las variables de entrada están cerca de cero.

En los procesos de modelado, también podemos observar el efecto de centrado cuando los datos de entrada se transfieren a la capa oculta desde las capas anteriores. Una cosa más que se nota aquí es que la normalización funciona correctamente en su mayoría con el entrenamiento por lotes. Entonces, si se aplica el entrenamiento por lotes en las redes neuronales, podemos hacer que converja más rápido usando la normalización de entrada y todo el proceso se puede llamar normalización por lotes.

En la normalización de entrada, también encontramos el uso del análisis de componentes principales para decorrelacionar los datos. La descorrelacionación es el proceso de eliminar las dependencias lineales entre las variables y aquí solo debería funcionar con variables de entrada para eliminar las dependencias lineales entre las variables de entrada.

La normalización de entrada consta de tres transformaciones de los datos

• Centrado
• Escalada
• descorrelacionar

Estas transformaciones son muy útiles para acelerar la convergencia de redes neuronales.

Función de activación

Puede encontrar información sobre las diferentes funciones de activación aquí. En esta sección, vamos a comparar estas funciones de activación en términos de hacer que la convergencia de redes neuronales sea más rápida.

Una de las cosas más básicas sobre la función sigmoidea es que hace que la red neuronal sea capaz de manejar mejor la entrada no lineal y es la forma más común de la función de activación. En la lista de funciones sigmoideas, vemos que la tangente hiperbólica sigmoidea hace que las redes neuronales converjan más rápido que la función sigmoidea logística estándar. Si no usa estas funciones estándar, podemos usar la activación de ReLU para converger más rápido.

Tasa de aprendizaje

La tasa de aprendizaje es también uno de los principales factores que influyen en la velocidad de convergencia de la red neuronal. También podemos considerar la tasa de aprendizaje como la actualización en los pesos de los parámetros de las redes neuronales. La convergencia y la precisión del modelo pueden considerarse inversamente proporcionales. Significa que si la tasa de aprendizaje es mayor, puede haber una convergencia más rápida pero una precisión menos óptima, mientras que con una tasa de aprendizaje pequeña podemos esperar que la precisión sea mayor pero la convergencia será más lenta.

Al observar la situación anterior, podemos decir que necesitamos fijar la tasa de aprendizaje en una naturaleza dinámica para que cuando el vector de parámetros oscile, la tasa de aprendizaje sea más lenta y cuando sea constante, la tasa de aprendizaje sea mayor.

Otro método para ajustar la tasa de aprendizaje óptima es utilizar una tasa de aprendizaje adaptativa. Este tipo de tasa de aprendizaje también se puede considerar como la aplicación de diferentes tasas de aprendizaje en cada parámetro de la red neuronal. La tasa de aprendizaje adaptativo ha demostrado la convergencia más rápida de las redes neuronales al realizar la convergencia de los pesos a la misma velocidad.

Ultimas palabras

En el artículo, hemos visto algunas técnicas para hacer que la red neuronal converja más rápido. Podemos decir que estas técnicas son cambios menores en la red de datos. Junto con esto también vemos cuál puede ser la diferencia en nuestra red al aplicar estas tecnologías.