{"id":30028,"date":"2019-10-31T21:33:18","date_gmt":"2019-10-31T18:33:18","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki\/"},"modified":"2019-10-31T21:33:18","modified_gmt":"2019-10-31T18:33:18","slug":"rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/it\/blog\/rabotaem-s-nejrosetyami-chek-list-dlya-otladki","title":{"rendered":"Lavoriamo con le reti neurali: checklist per il debug","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"<p><img decoding=\"async\" alt=\"Lavoriamo con le reti neurali: checklist per il debug\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/8ce45093bfe44092cb25d947c32bb0b5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nIl codice dei prodotti software per il machine learning \u00e8 spesso complesso e piuttosto affollato. L'individuazione e la risoluzione di bug \u00e8 un compito che richiede molte risorse. Anche le reti neurali pi\u00f9 semplici <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs.stanford.edu\/people\/eroberts\/courses\/soco\/projects\/neural-networks\/Architecture\/feedforward.html\">con connessione diretta<\/a><\/noindex> richiedono un approccio serio all'architettura di rete, all'inizializzazione dei pesi e all'ottimizzazione della rete. Un piccolo errore pu\u00f2 portare a problemi fastidiosi.<\/p>\n<p>Questo articolo \u00e8 dedicato all'algoritmo per il debug delle tue reti neurali.<br \/>\n<noindex><a rel=\"nofollow\" name=\"habracut\"><\/a><\/noindex><\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox consiglia:<\/b> Corso pratico <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillbox.ru\/python\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=PTNDEV&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">Sviluppatore Python da zero<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Ricordiamo:<\/b> <i>per tutti i lettori di \u00abHabr\u00bb \u2014 sconto di 10.000 rubli per l'iscrizione a qualsiasi corso Skillbox con il codice promozionale \u00abHabr\u00bb.<\/i><\/p><\/blockquote>\n<p><\/p>\n<h3>L'algoritmo \u00e8 composto da cinque fasi:<\/h3>\n<p><\/p>\n<ul>\n<li>inizio semplice;<\/li>\n<li>conferma delle perdite;<\/li>\n<li>verifica dei risultati intermedi e delle connessioni;<\/li>\n<li>diagnostica dei parametri;<\/li>\n<li>monitoraggio delle operazioni.<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSe qualcosa ti sembra pi\u00f9 interessante del resto, puoi passare immediatamente a queste sezioni. <\/p>\n<h3>Inizio semplice<\/h3>\n<p>\n\u00c8 pi\u00f9 complesso fare debug di una rete neurale con architettura complessa, regolarizzazione e scheduler di apprendimento rispetto a una normale. Qui siamo un po' furbi, poich\u00e9 questo punto ha una relazione indiretta con il debug, ma \u00e8 comunque un'importante raccomandazione.<\/p>\n<p>L'inizio semplice consiste nella creazione di un modello semplificato e nel suo addestramento su un singolo set (punto) di dati.<\/p>\n<p><b>Iniziamo creando un modello semplificato<\/b><\/p>\n<p>Per un avvio rapido, creiamo una piccola rete con un singolo strato nascosto e verifichiamo che tutto funzioni correttamente. Poi, complichiamo gradualmente il modello, testando ogni nuovo aspetto della sua struttura (strati aggiuntivi, parametri, ecc.) e procediamo.<\/p>\n<p><b>Alleniamo il modello su un singolo set di dati<\/b><\/p>\n<p>Come verifica rapida della funzionalit\u00e0 del progetto, puoi utilizzare uno o due punti dati per confermare che il sistema funzioni correttamente. La rete neurale dovrebbe mostrare una precisione del 100% nell'allenamento e nella verifica. Se cos\u00ec non fosse, il modello potrebbe essere troppo semplice, oppure potresti avere un bug.<\/p>\n<p>Anche se tutto sembra in ordine, prepara il modello a passare attraverso una o pi\u00f9 epoche prima di andare oltre.<\/p>\n<h3>Valutazione delle perdite<\/h3>\n<p>\nLa valutazione delle perdite \u00e8 il principale metodo per affinare le prestazioni del modello. Devi assicurarti che la perdita sia congruente con il compito e che le funzioni di perdita siano valutate su una scala corretta. Se utilizzi pi\u00f9 di un tipo di perdita, assicurati che tutte siano dello stesso ordine e correttamente scalate.<\/p>\n<p>\u00c8 importante fare attenzione alle perdite iniziali. Verificare quanto il risultato reale sia vicino a quello atteso, nel caso in cui il modello parta da un'ipotesi casuale. In <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#baby\">l'opera di Andrei Karpathy viene proposto quanto segue<\/a><\/noindex>: \u00abAssicurati di ottenere risultati attesi all'inizio del lavoro con un numero ridotto di parametri. \u00c8 meglio controllare immediatamente le perdite dei dati (impostando il grado di regolarizzazione a zero). Ad esempio, per CIFAR-10 con un classificatore Softmax, ci aspettiamo che le perdite iniziali siano 2.302, poich\u00e9 la probabilit\u00e0 diffusa prevista \u00e8 0,1 per ogni classe (dato che ci sono 10 classi), e la perdita Softmax \u00e8 il logaritmo negativo della probabilit\u00e0 della classe corretta, ovvero -ln (0.1) = 2.302\u00bb.<\/p>\n<p>Per il nostro esempio binario, si esegue un calcolo simile per ciascuna delle classi. Ecco, ad esempio, i dati: 20% di 0 e 80% di 1. La perdita iniziale attesa sar\u00e0 fino a \u20130,2ln (0,5) \u20130,8ln (0,5) = 0,693147. Se il risultato \u00e8 maggiore di 1, ci\u00f2 potrebbe indicare che i pesi della rete neurale non sono bilanciati correttamente o che i dati non sono normalizzati.<\/p>\n<h3>Controlliamo i risultati intermedi e le connessioni <\/h3>\n<p>\nPer fare il debug di una rete neurale, \u00e8 fondamentale comprendere la dinamica dei processi interni e il ruolo dei singoli strati intermedi, poich\u00e9 sono interconnessi. Ecco alcuni errori comuni che potresti incontrare:<\/p>\n<ul>\n<li>espressioni errate per gli aggiornamenti del gradiente;<\/li>\n<li>aggiornamenti dei pesi non applicati;<\/li>\n<li>gradienti che scompaiono o esplodono (exploding gradients).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nSe i valori del gradiente sono nulli, ci\u00f2 significa che il tasso di apprendimento nell'ottimizzatore \u00e8 troppo basso, oppure che ti sei imbattuto in un'espressione non corretta per l'aggiornamento del gradiente.<\/p>\n<p>Inoltre, \u00e8 importante monitorare i valori delle funzioni di attivazione, dei pesi e degli aggiornamenti di ciascuno degli strati. Ad esempio, l'ammontare degli aggiornamenti dei parametri (pesi e bias) <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#summary\">dovrebbe essere 1-e3.<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Esiste un fenomeno noto come \u201cDying ReLU\u201d o <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Vanishing_gradient_problem\">\u00abproblema del gradiente che scompare\u00bb<\/a><\/noindex>, quando i neuroni ReLU producono zero dopo aver appreso un grande valore negativo (bias) per i loro pesi. Questi neuroni non si attiveranno mai pi\u00f9 in nessuna istanza di dati.<\/p>\n<p>Puoi utilizzare il controllo del gradiente per identificare questi errori approssimando il gradiente con un approccio numerico. Se \u00e8 vicino ai gradienti calcolati, la retropropagazione \u00e8 stata implementata correttamente. Per creare un controllo del gradiente, consulta queste fantastiche risorse di CS231 <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#gradcheck\">qui<\/a><\/noindex> e <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/optimization-1\/#gradcompute\">qui<\/a><\/noindex>, cos\u00ec come il <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=P6EtCVrvYPU\">tutoriale<\/a><\/noindex> di Andrew Ng su questo tema.<\/p>\n<p><noindex>Faizan Shaikh<\/noindex> indica tre principali metodi per visualizzare le reti neurali:<\/p>\n<ul>\n<li>Preliminari \u2014 metodi semplici che ci mostrano la struttura generale del modello addestrato. Questi includono l'output delle forme o dei filtri dei singoli strati della rete neurale e dei parametri in ciascun strato.<\/li>\n<li> Basati sull'attivazione. Qui decifriamo le attivazioni di singoli neuroni o di gruppi di neuroni per comprendere le loro funzioni.<\/li>\n<li> Basati sui gradienti. Questi metodi tendono a manipolare i gradienti generati durante il forward e backward pass nell'addestramento del modello (includendo le mappe di importanza e le mappe di attivazione della classe).<\/li>\n<\/ul>\n<p>\nCi sono diversi strumenti utili per la visualizzazione delle attivazioni e delle connessioni dei singoli strati, come <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/conx.readthedocs.io\/en\/latest\/Getting%20Started%20with%20conx.html#What-is-ConX?\">ConX<\/a><\/noindex> e <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/guide\/tensorboard_histograms\">Tensorboard<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Lavoriamo con le reti neurali: checklist per il debug\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/56e7e88983d6772ef482bc8396dd52a2.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <\/p>\n<h3>Diagnostica dei parametri<\/h3>\n<p>\nLe reti neurali hanno una miriade di parametri che interagiscono tra loro, rendendo l'ottimizzazione complessa. Questo settore \u00e8 oggetto di attive ricerche da parte degli specialisti, quindi le proposte qui sotto devono essere considerate solo come suggerimenti, punti di partenza da cui partire.<\/p>\n<p><b>Dimensione del pacchetto<\/b> (batch size) \u2014 \u00e8 necessario che la dimensione del batch sia abbastanza grande per ottenere stime precise del gradiente dell'errore, ma abbastanza piccola affinch\u00e9 il discesa del gradiente stocastico (SGD) possa ordinare la vostra rete. Dimensioni di batch troppo piccole porteranno a una rapida convergenza a causa del rumore nel processo di apprendimento e successivamente a difficolt\u00e0 di ottimizzazione. Maggiori dettagli possono essere trovati <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1609.04836\">qui<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Velocit\u00e0 di apprendimento<\/b> \u2014 troppo bassa porter\u00e0 a una lenta convergenza o al rischio di rimanere bloccati in minimi locali. Al contrario, una velocit\u00e0 di apprendimento alta causer\u00e0 la divergenza dell'ottimizzazione, poich\u00e9 si rischia di \"saltare\" attraverso una parte profonda ma stretta della funzione di perdita. Provate a utilizzare la pianificazione della velocit\u00e0 per ridurla durante l'apprendimento della rete neurale. Nel corso CS231n <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/\">c'\u00e8 una grande sezione dedicata a questo problema<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Clipping del gradiente<\/b>\u200a\u2014 taglio dei gradienti dei parametri durante il backpropagation a un valore massimo o norma limite. Utile per affrontare problemi con qualsiasi gradiente esplosivo che potresti incontrare nel terzo punto.<\/p>\n<p><b>Normalizzazione batch<\/b> \u2014 utilizzata per normalizzare i dati di input di ciascun strato, risolvendo cos\u00ec il problema dello spostamento covariante interno. Se utilizzi Dropout e Batch Normalization insieme, <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/pitfalls-of-batch-norm-in-tensorflow-and-sanity-checks-for-training-networks-e86c207548c8\">leggi questo articolo<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p><b>Discesa del gradiente stocastica (SGD)<\/b> \u2014 esistono diverse varianti di SGD che utilizzano il momento, tassi di apprendimento adattivi e il metodo di Nesterov. Nessuna di esse ha un chiaro vantaggio in termini di efficienza dell'apprendimento o generalizzazione (<noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/ruder.io\/optimizing-gradient-descent\/\">dettagli qui<\/a><\/noindex>).<\/p>\n<p><b>Regolarizzazione<\/b> \u2014 \u00e8 fondamentale per costruire un modello generalizzabile, poich\u00e9 aggiunge una penalit\u00e0 per la complessit\u00e0 del modello o per i valori estremi dei parametri. \u00c8 un modo per ridurre la varianza del modello senza aumentare significativamente il suo bias. Maggiori <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/cs231n.github.io\/neural-networks-3\/#ratio\">informazioni dettagliate \u2014 qui<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<p>Per valutare tutto da soli, \u00e8 necessario disattivare la regolarizzazione e controllare il gradiente della perdita dei dati in modo autonomo.<\/p>\n<p><b>Dropping <\/b>\u00e8 un altro metodo per ordinare la rete al fine di prevenire sovraccarichi. Durante l'addestramento, il dropping avviene mantenendo l'attivit\u00e0 di un neurone con una certa probabilit\u00e0 p (iperparametro) o impostandolo a zero in caso contrario. Di conseguenza, la rete deve utilizzare un diverso sottoinsieme di parametri per ciascun lotto di addestramento, riducendo cos\u00ec le modifiche a determinati parametri che diventano dominanti.<\/p>\n<p>Importante: se utilizzi sia il dropping che la normalizzazione batch, fai attenzione all'ordine di queste operazioni o persino alla loro combinazione. Tutto ci\u00f2 \u00e8 ancora oggetto di attivo dibattito e integrazione. Ecco due discussioni importanti su questo tema <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/questions\/39691902\/ordering-of-batch-normalization-and-dropout\">su Stackoverflow<\/a><\/noindex> e <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/1801.05134\">Arxiv<\/a><\/noindex>.<\/p>\n<h3>Controllo del lavoro<\/h3>\n<p>\nSi tratta di documentare i processi di lavoro e gli esperimenti. Se non si documenta nulla, \u00e8 facile dimenticare, ad esempio, quale sia la velocit\u00e0 di apprendimento utilizzata o i pesi delle classi. Grazie al monitoraggio, \u00e8 possibile visualizzare e riprodurre senza problemi esperimenti precedenti. Questo permette di ridurre il numero di esperimenti duplicati.<\/p>\n<p>Tuttavia, la documentazione manuale pu\u00f2 diventare un compito complesso in caso di grande volume di lavoro. Qui entrano in gioco strumenti come Comet.ml, che aiutano a registrare automaticamente i set di dati, le modifiche al codice, la cronologia degli esperimenti e i modelli di produzione, inclusi i dettagli chiave sul tuo modello (iperparametri, metriche di performance del modello e informazioni sull'ambiente).<\/p>\n<p>Le reti neurali possono essere molto sensibili a piccole modifiche, il che pu\u00f2 portare a un calo delle prestazioni del modello. Monitorare e documentare il lavoro \u00e8 il primo passo da compiere per standardizzare l'ambiente e la modellazione.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Lavoriamo con le reti neurali: checklist per il debug\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/37b3e4ef97ea39a3d28ffca5c1dbf1e5.png\" style=\"display:block;margin: 0 auto;\" \/><br \/>\n <br \/>\nSpero che questo post possa essere un punto di partenza da cui iniziare il debugging della tua rete neurale.<\/p>\n<blockquote><p><b>Skillbox consiglia:<\/b><\/p>\n<ul>\n<li>Corso pratico di due anni <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/iamwebdev.skillbox.ru\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=WEBDEVPRO&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">\u00abSono uno sviluppatore web PRO\u00bb<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Corso online <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillbox.ru\/c-sharp\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=CSHDEV&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">\u00abSviluppatore C# da zero\u00bb<\/a><\/noindex>.<\/li>\n<li>Corso pratico annuale <noindex><a rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/skillbox.ru\/php\/?utm_source=skillbox.media&amp;utm_medium=habr.com&amp;utm_campaign=PHPDEV&amp;utm_content=articles&amp;utm_term=neuronet\">\u00abSviluppatore PHP da 0 a PRO\u00bb<\/a><\/noindex>.\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<p>Fonte: <a content=\"nofollow\" rel=\"nofollow\" href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillbox\/blog\/444684\/\">habr.com<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041a\u043e\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u043c \u0438 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u0443\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c. \u041e\u0431\u043d\u0430\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043b\u0438\u043a\u0432\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0430\u0433\u043e\u0432 \u0432 \u043d\u0435\u043c \u2014 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u043e\u0435\u043c\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439\u0448\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u0441\u0432\u044f\u0437\u044c\u044e \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u044e\u0442 \u0441\u0435\u0440\u044c\u0435\u0437\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0430 \u043a \u0441\u0435\u0442\u0435\u0432\u043e\u0439 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435, \u0438\u043d\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u0432, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0430\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u043a \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e \u043d\u0435\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c. \u042d\u0442\u0430 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043f\u043e\u0441\u0432\u044f\u0449\u0435\u043d\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0443 \u043e\u0442\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. 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