مشین لرننگ سافٹ ویئر پروڈکٹس کا کوڈ اکثر پیچیدہ اور کافی الجھا ہوا ہوتا ہے۔ اس میں کیڑے کا پتہ لگانا اور اسے ختم کرنا ایک وسائل سے بھرپور کام ہے۔ یہاں تک کہ سب سے آسان نیٹ ورک آرکیٹیکچر، وزن کی ابتدا، اور نیٹ ورک کی اصلاح کے لیے سنجیدہ نقطہ نظر کی ضرورت ہے۔ ایک چھوٹی سی غلطی ناخوشگوار مسائل کا باعث بن سکتی ہے۔
یہ مضمون آپ کے نیورل نیٹ ورکس کو ڈیبگ کرنے کے الگورتھم کے بارے میں ہے۔
Skillbox تجویز کرتا ہے: پریکٹیکل کورس .
ہم آپ کو یاد دلاتے ہیں: "Habr" کے تمام قارئین کے لیے - "Habr" پروموشنل کوڈ کا استعمال کرتے ہوئے کسی بھی Skillbox کورس میں داخلہ لینے پر 10 rubles کی رعایت۔
الگورتھم پانچ مراحل پر مشتمل ہے:
- آسان آغاز؛
- نقصانات کی تصدیق؛
- انٹرمیڈیٹ کے نتائج اور رابطوں کی جانچ کرنا؛
- پیرامیٹر تشخیص؛
- کام کا کنٹرول.
اگر کوئی چیز آپ کو باقی چیزوں سے زیادہ دلچسپ معلوم ہوتی ہے، تو آپ فوری طور پر ان حصوں پر جا سکتے ہیں۔
آسان آغاز
ایک پیچیدہ فن تعمیر، ریگولرائزیشن، اور لرننگ ریٹ شیڈیولر والا عصبی نیٹ ورک باقاعدہ نیٹ ورک کے مقابلے ڈیبگ کرنا زیادہ مشکل ہے۔ ہم یہاں تھوڑا مشکل کر رہے ہیں، کیونکہ نقطہ خود ہی بالواسطہ طور پر ڈیبگنگ سے متعلق ہے، لیکن یہ اب بھی ایک اہم تجویز ہے۔
ایک سادہ آغاز یہ ہے کہ ایک آسان ماڈل بنانا اور اسے ڈیٹا کے ایک سیٹ (پوائنٹ) پر تربیت دینا ہے۔
پہلے ہم ایک آسان ماڈل بناتے ہیں۔
تیزی سے شروع کرنے کے لیے، ہم ایک چھپی ہوئی پرت کے ساتھ ایک چھوٹا نیٹ ورک بناتے ہیں اور چیک کرتے ہیں کہ سب کچھ صحیح طریقے سے کام کرتا ہے۔ پھر ہم آہستہ آہستہ ماڈل کو پیچیدہ بناتے ہیں، اس کی ساخت کے ہر نئے پہلو (اضافی پرت، پیرامیٹر، وغیرہ) کو چیک کرتے ہیں اور آگے بڑھتے ہیں۔
ہم ماڈل کو ڈیٹا کے ایک سیٹ (پوائنٹ) پر تربیت دیتے ہیں۔
اپنے پراجیکٹ کے لیے فوری سنجیدگی کی جانچ کے طور پر، آپ اس بات کی تصدیق کے لیے ایک یا دو ٹریننگ ڈیٹا پوائنٹس استعمال کر سکتے ہیں کہ آیا سسٹم صحیح طریقے سے کام کر رہا ہے۔ عصبی نیٹ ورک کو تربیت اور جانچ میں 100% درستگی دکھانی چاہیے۔ اگر یہ معاملہ نہیں ہے، تو یا تو ماڈل بہت چھوٹا ہے یا آپ کے پاس پہلے سے ہی ایک بگ ہے۔
یہاں تک کہ اگر سب کچھ ٹھیک ہے، تو آگے بڑھنے سے پہلے ماڈل کو ایک یا زیادہ دور کے لیے تیار کریں۔
نقصان کی تشخیص
نقصان کا تخمینہ ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کا بنیادی طریقہ ہے۔ آپ کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ نقصان مسئلے کے لیے مناسب ہے اور نقصان کے افعال کو درست پیمانے پر درجہ بندی کیا گیا ہے۔ اگر آپ ایک سے زیادہ نقصان کی قسم استعمال کرتے ہیں، تو یقینی بنائیں کہ وہ سب ایک ہی ترتیب کے ہیں اور درست طریقے سے اسکیل کیے گئے ہیں۔
ابتدائی نقصانات پر دھیان دینا ضروری ہے۔ چیک کریں کہ اصل نتیجہ متوقع نتیجہ کے کتنا قریب ہے اگر ماڈل بے ترتیب اندازے کے ساتھ شروع ہوا ہے۔ میں : "اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ کو وہ نتیجہ ملے جس کی آپ توقع کرتے ہیں جب آپ بہت کم پیرامیٹرز کے ساتھ شروع کرتے ہیں۔ اعداد و شمار کے نقصان کو فوری طور پر چیک کرنا بہتر ہے (صفر پر ریگولرائزیشن کی ڈگری کے ساتھ)۔ مثال کے طور پر، سافٹ میکس کلاسیفائر کے ساتھ CIFAR-10 کے لیے، ہم توقع کرتے ہیں کہ ابتدائی نقصان 2.302 ہوگا کیونکہ متوقع پھیلاؤ کا امکان ہر کلاس کے لیے 0,1 ہے (چونکہ 10 کلاسیں ہیں) اور Softmax نقصان درست کلاس کے منفی لاگ کا امکان ہے۔ جیسا کہ −ln (0.1) = 2.302۔
بائنری مثال کے لیے، ہر ایک کلاس کے لیے اسی طرح کا حساب کتاب کیا جاتا ہے۔ یہاں، مثال کے طور پر، ڈیٹا ہے: 20% 0 اور 80% 1۔ متوقع ابتدائی نقصان -0,2ln (0,5) -0,8ln (0,5) = 0,693147 تک ہوگا۔ اگر نتیجہ 1 سے زیادہ ہے، تو یہ اس بات کی نشاندہی کر سکتا ہے کہ عصبی نیٹ ورک کا وزن مناسب طریقے سے متوازن نہیں ہے یا ڈیٹا کو نارمل نہیں کیا گیا ہے۔
انٹرمیڈیٹ کے نتائج اور رابطوں کی جانچ ہو رہی ہے۔
نیورل نیٹ ورک کو ڈیبگ کرنے کے لیے، نیٹ ورک کے اندر عمل کی حرکیات اور انفرادی انٹرمیڈیٹ پرتوں کے کردار کو سمجھنا ضروری ہے کیونکہ وہ جڑے ہوئے ہیں۔ یہاں وہ عام غلطیاں ہیں جن کا آپ کو سامنا ہو سکتا ہے:
- گریڈل اپ ڈیٹس کے لیے غلط تاثرات؛
- وزن کی تازہ کارییں لاگو نہیں ہیں؛
- پھٹنے والے میلان۔
اگر میلان کی قدریں صفر ہیں، تو اس کا مطلب ہے کہ آپٹیمائزر میں سیکھنے کی شرح بہت سست ہے، یا یہ کہ آپ کو گریڈینٹ کو اپ ڈیٹ کرنے کے لیے غلط اظہار کا سامنا ہے۔
اس کے علاوہ، ہر ایک پرت کے ایکٹیویشن کے افعال، وزن اور اپ ڈیٹس کی قدروں کی نگرانی کرنا ضروری ہے۔ مثال کے طور پر، پیرامیٹر اپ ڈیٹس کی شدت (وزن اور تعصب) .
ایک رجحان ہے جسے "Dying ReLU" یا کہا جاتا ہے۔ ، جب ReLU نیوران اپنے وزن کے لیے ایک بڑی منفی تعصب کی قدر سیکھنے کے بعد صفر نکالیں گے۔ اعداد و شمار کے کسی بھی مقام پر یہ نیوران دوبارہ کبھی نہیں فائر کیے جاتے ہیں۔
آپ عددی نقطہ نظر کا استعمال کرتے ہوئے میلان کا تخمینہ لگا کر ان غلطیوں کی نشاندہی کرنے کے لیے تدریجی جانچ کا استعمال کر سکتے ہیں۔ اگر یہ حسابی میلان کے قریب ہے، تو بیک پروپیگیشن کو صحیح طریقے سے لاگو کیا گیا تھا۔ گریڈینٹ چیک بنانے کے لیے، CS231 سے ان عظیم وسائل کو چیک کریں۔ и اور ساتھ بھی اینڈریو اینگا اس موضوع پر۔
نیورل نیٹ ورک کو دیکھنے کے لیے تین اہم طریقوں کی نشاندہی کرتا ہے:
- ابتدائی سادہ طریقے ہیں جو ہمیں تربیت یافتہ ماڈل کی عمومی ساخت دکھاتے ہیں۔ ان میں عصبی نیٹ ورک کی انفرادی تہوں کی شکلوں یا فلٹرز کا آؤٹ پٹ اور ہر پرت کے اندر موجود پیرامیٹرز شامل ہیں۔
- ایکٹیویشن کی بنیاد پر۔ ان میں، ہم انفرادی نیوران یا نیوران کے گروپوں کے افعال کو سمجھنے کے لیے ان کی ایکٹیویشن کو ڈیسیفر کرتے ہیں۔
- میلان کی بنیاد پر۔ یہ طریقے ماڈل ٹریننگ کے فارورڈ اور بیک ورڈ پاسز (بشمول سلینسی میپس اور کلاس ایکٹیویشن میپس) سے بننے والے گریڈینٹ میں ہیرا پھیری کرتے ہیں۔
انفرادی تہوں کی ایکٹیویشن اور کنکشن کو دیکھنے کے لیے کئی مفید ٹولز ہیں، جیسے и .
پیرامیٹر کی تشخیص
اعصابی نیٹ ورکس میں بہت سارے پیرامیٹرز ہوتے ہیں جو ایک دوسرے کے ساتھ تعامل کرتے ہیں، جو اصلاح کو پیچیدہ بناتا ہے۔ درحقیقت، یہ سیکشن ماہرین کی فعال تحقیق کا موضوع ہے، اس لیے نیچے دی گئی تجاویز کو صرف مشورے کے طور پر سمجھا جانا چاہیے، ابتدائی نکات جہاں سے تعمیر کرنا ہے۔
پیکیج کے سائز (بیچ سائز) - اگر آپ چاہتے ہیں کہ بیچ کا سائز اتنا بڑا ہو کہ درست خرابی کے تدریجی تخمینے حاصل کیے جا سکیں، لیکن آپ کے نیٹ ورک کو ریگولرائز کرنے کے لیے اسٹاکسٹک گریڈینٹ ڈیسنٹ (SGD) کے لیے کافی چھوٹا ہو۔ چھوٹے بیچ کے سائز تربیتی عمل کے دوران شور کی وجہ سے اور بعد میں اصلاح کی دشواریوں کی وجہ سے تیزی سے ہم آہنگی کا باعث بنیں گے۔ یہ مزید تفصیل سے بیان کیا گیا ہے۔ .
سیکھنے کی شرح - بہت کم ہونا سست کنورجنسنس یا مقامی منیما میں پھنس جانے کے خطرے کا باعث بنے گا۔ ایک ہی وقت میں، اعلی سیکھنے کی شرح آپٹمائزیشن کے انحراف کا سبب بنے گی کیونکہ آپ کو نقصان کے فنکشن کے گہرے لیکن تنگ حصے سے چھلانگ لگانے کا خطرہ ہے۔ نیورل نیٹ ورک کی تربیت کے دوران اس کو کم کرنے کے لیے اسپیڈ شیڈولنگ استعمال کرنے کی کوشش کریں۔ CS231n کے ساتھ تازہ ترین .
تدریجی تراشنا - زیادہ سے زیادہ قیمت یا معمولی معمول پر بیک پروپیگیشن کے دوران پیرامیٹر گریڈینٹ کو تراشنا۔ کسی بھی پھٹنے والے گریڈینٹ کو حل کرنے کے لیے مفید ہے جس کا آپ کو پوائنٹ تین میں سامنا ہو سکتا ہے۔
بیچ نارملائزیشن - ہر پرت کے ان پٹ ڈیٹا کو معمول پر لانے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، جو ہمیں اندرونی کوواریٹ شفٹ کا مسئلہ حل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ اگر آپ ڈراپ آؤٹ اور بیچ نارما ایک ساتھ استعمال کر رہے ہیں، .
سٹوکاسٹک گریڈینٹ ڈیسنٹ (SGD) - ایس جی ڈی کی کئی قسمیں ہیں جو رفتار، انکولی سیکھنے کی شرح اور نیسٹروف طریقہ استعمال کرتی ہیں۔ تاہم، ان میں سے کسی کو بھی سیکھنے کی کارکردگی اور عام کرنے دونوں کے لحاظ سے واضح فائدہ نہیں ہے ().
ریگولرائزیشن - ایک عام قابل ماڈل بنانے کے لیے اہم ہے، کیونکہ یہ ماڈل کی پیچیدگی یا انتہائی پیرامیٹر اقدار کے لیے جرمانہ کا اضافہ کرتا ہے۔ یہ ماڈل کے فرق کو کم کرنے کا ایک طریقہ ہے بغیر اس کے تعصب کو نمایاں طور پر بڑھائے۔ مزید .
ہر چیز کا خود جائزہ لینے کے لیے، آپ کو ریگولرائزیشن کو غیر فعال کرنا ہوگا اور ڈیٹا کے نقصان کے گریڈینٹ کو خود چیک کرنا ہوگا۔
چھوڑنا بھیڑ کو روکنے کے لیے آپ کے نیٹ ورک کو ہموار کرنے کا ایک اور طریقہ ہے۔ تربیت کے دوران، ڈراپ آؤٹ صرف ایک خاص امکان p (ہائپر پیرامیٹر) کے ساتھ نیوران کی سرگرمی کو برقرار رکھنے یا اس کے برعکس صورت میں صفر پر سیٹ کرنے سے کیا جاتا ہے۔ نتیجتاً، نیٹ ورک کو ہر تربیتی بیچ کے لیے پیرامیٹرز کا ایک مختلف ذیلی سیٹ استعمال کرنا چاہیے، جو کچھ خاص پیرامیٹرز میں تبدیلیاں کم کرتا ہے جو غالب ہو جاتے ہیں۔
اہم: اگر آپ ڈراپ آؤٹ اور بیچ نارملائزیشن دونوں استعمال کرتے ہیں، تو ان کارروائیوں کی ترتیب کے بارے میں محتاط رہیں یا ان کو ایک ساتھ استعمال کریں۔ یہ سب اب بھی فعال طور پر زیر بحث ہے اور اس کی تکمیل کی جا رہی ہے۔ یہاں اس موضوع پر دو اہم بحثیں ہیں۔ и .
کام کا کنٹرول
یہ ورک فلو اور تجربات کی دستاویز کرنے کے بارے میں ہے۔ اگر آپ کسی چیز کو دستاویز نہیں کرتے ہیں، تو آپ بھول سکتے ہیں، مثال کے طور پر، سیکھنے کی شرح یا کلاس وزن کا استعمال کیا جاتا ہے۔ کنٹرول کی بدولت، آپ پچھلے تجربات کو آسانی سے دیکھ اور دوبارہ بنا سکتے ہیں۔ یہ آپ کو ڈپلیکیٹ تجربات کی تعداد کو کم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
تاہم، کام کی ایک بڑی مقدار کی صورت میں دستی دستاویزات ایک مشکل کام بن سکتا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں Comet.ml جیسے ٹولز آپ کو ڈیٹا سیٹس، کوڈ کی تبدیلیوں، تجرباتی تاریخ، اور پروڈکشن ماڈلز کو خود بخود لاگ کرنے میں مدد کرنے کے لیے آتے ہیں، بشمول آپ کے ماڈل کے بارے میں کلیدی معلومات (ہائپر پیرامیٹر، ماڈل پرفارمنس میٹرکس، اور ماحولیاتی معلومات)۔
نیورل نیٹ ورک چھوٹی تبدیلیوں کے لیے بہت حساس ہو سکتا ہے، اور یہ ماڈل کی کارکردگی میں کمی کا باعث بنے گا۔ اپنے کام کا سراغ لگانا اور دستاویز کرنا وہ پہلا قدم ہے جسے آپ اپنے ماحول اور ماڈلنگ کو معیاری بنانے کے لیے اٹھا سکتے ہیں۔
مجھے امید ہے کہ یہ پوسٹ آپ کے لیے اپنے نیورل نیٹ ورک کو ڈیبگ کرنا شروع کرنے کا نقطہ آغاز ثابت ہو سکتی ہے۔
Skillbox تجویز کرتا ہے:
- دو سالہ پریکٹیکل کورس .
- آن لائن کورس۔ .
- عملی سال کا کورس .
ماخذ: www.habr.com