การทำความเข้าใจ Backpropagation: แกนหลักของการเรียนรู้โครงข่ายประสาทเทียม

Backpropagation กำลังปรับโฉมวิธีที่โครงข่ายประสาทเทียมเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้และลดข้อผิดพลาด แทนที่จะอาศัยการลองผิดลองถูก อัลกอริทึมนี้มอบแนวทางที่มีโครงสร้างเพื่อปรับปรุงการคาดการณ์ ในคู่มือนี้ เราจะสำรวจแง่มุมที่สำคัญของการแพร่กระจายกลับ: วิธีการทำงาน บทบาทของมันในโครงข่ายประสาทเทียม แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง และความท้าทายที่นำเสนอ

สารบัญ

• backpropagation คืออะไร?
• Backpropagation ทำงานอย่างไร?
• เหตุใดการถ่ายทอดย้อนกลับจึงมีความสำคัญ
• การประยุกต์การถ่ายทอดกลับ
• ความท้าทายกับการเผยแพร่ย้อนกลับ

backpropagation คืออะไร?

Backpropagation ย่อมาจาก “backward propagation of error” เป็นกระบวนการที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยการแก้ไขข้อผิดพลาด เป็นอัลกอริธึมพื้นฐานที่ใช้ในการฝึกโครงข่ายประสาทเทียม ช่วยให้สามารถปรับปรุงการคาดการณ์เมื่อเวลาผ่านไป คิดว่าการเผยแพร่ย้อนกลับเป็นวงจรป้อนกลับที่จะสอนเครือข่ายถึงสิ่งที่ผิดพลาด และวิธีปรับตัวเพื่อให้ดีขึ้นในครั้งต่อไป

ลองนึกภาพบริษัทที่ได้รับคำติชมจากลูกค้า หากลูกค้าชี้ให้เห็นปัญหา ความคิดเห็นจะถูกส่งกลับผ่านแผนกต่างๆ และแต่ละแผนกจะทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นเพื่อแก้ไขปัญหา Backpropagation ทำงานในลักษณะเดียวกัน ข้อผิดพลาดไหลย้อนกลับผ่านเลเยอร์ของเครือข่าย โดยแนะนำแต่ละเลเยอร์ให้ปรับแต่งการตั้งค่าและปรับปรุงระบบโดยรวม

Backpropagation ทำงานอย่างไร?

Backpropagation ช่วยให้โครงข่ายประสาทเทียมเรียนรู้โดยการระบุว่าส่วนใดของเครือข่ายจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนเพื่อลดข้อผิดพลาด โดยเริ่มต้นที่เอาต์พุต (เมื่อมีการคาดการณ์) และย้อนกลับไปยังอินพุต เพื่อปรับแต่งการเชื่อมต่อ (เรียกว่าน้ำหนัก) ระหว่างเลเยอร์ กระบวนการนี้สามารถแบ่งออกเป็นสี่ขั้นตอนหลัก:

1. ส่งต่อ
2. ฟังก์ชั่นการสูญเสีย
3. ผ่านถอยหลัง
4. อัพเดตน้ำหนัก

ขั้นตอนที่ 1: ส่งต่อ

ในระยะแรก ข้อมูลจะไหลผ่านเครือข่าย โดยเซลล์ประสาทในแต่ละเลเยอร์จะประมวลผลข้อมูลและส่งผลลัพธ์ไปยังเลเยอร์ถัดไป เซลล์ประสาทแต่ละอันมีความคล้ายคลึงกับแผนกเฉพาะทาง เช่น ฝ่ายขายหรือฝ่ายวิศวกรรม โดยประมวลผลข้อมูลตามหน้าที่ของเซลล์ประสาทและส่งต่อผลลัพธ์ไปตามนั้น ในการส่งผ่านไปข้างหน้า แต่ละเซลล์ประสาท:

• รับอินพุตจากเลเยอร์ก่อนหน้าในเครือข่าย
• คูณอินพุตเหล่านี้ด้วยน้ำหนัก
• ใช้ฟังก์ชันการเปิดใช้งานบนอินพุตแบบถ่วงน้ำหนัก
• ส่งผลไปยังเลเยอร์ถัดไป

ผลลัพธ์จากเลเยอร์สุดท้ายของเครือข่ายเป็นการคาดการณ์ คล้ายกับวิธีที่บริษัทส่งมอบผลิตภัณฑ์ขั้นสุดท้าย

ขั้นตอนที่ 2: ฟังก์ชั่นการสูญเสีย

ฟังก์ชันการสูญเสียจะวัดคุณภาพของการคาดการณ์ของเครือข่ายโดยการเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่ต้องการ เหมือนกับการวัดว่าผลิตภัณฑ์จะตอบสนองความคาดหวังของลูกค้าได้อย่างไร ในขั้นตอนนี้ โครงข่ายประสาทเทียม:

• รับคำทำนายจากการส่งต่อ
• ใช้ฟังก์ชันการสูญเสียเพื่อคำนวณว่าการคาดการณ์อยู่ห่างจากเอาต์พุตที่ต้องการมากเพียงใด

ฟังก์ชันการสูญเสียที่แตกต่างกันใช้สำหรับปัญหาประเภทต่างๆ ตัวอย่างเช่น:

• Mean Squared Error (MSE)มักใช้สำหรับงานการถดถอย
• การสูญเสียเอนโทรปีข้ามใช้สำหรับงานการจำแนกประเภท

ฟังก์ชันการสูญเสียจะระบุปริมาณข้อผิดพลาด โดยเป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ เครือข่ายสามารถคำนวณการไล่ระดับสีได้ โดยพิจารณาว่าการสูญเสียเปลี่ยนแปลงไปอย่างไรตามแต่ละน้ำหนัก คล้ายกับวิธีที่บริษัทประเมินว่าแผนกใดมีส่วนทำให้ลูกค้าไม่พอใจมากที่สุด

ขั้นตอนที่ 3: การส่งต่อย้อนกลับ

การย้อนกลับหรือที่เรียกว่าการถ่ายทอดย้อนกลับ จะกำหนดวิธีปรับน้ำหนักเพื่อลดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด เริ่มต้นที่เอาต์พุตในภายหลัง เครือข่าย:

• คำนวณว่าเซลล์ประสาทแต่ละเซลล์ส่งผลต่อข้อผิดพลาดเอาต์พุตมากน้อยเพียงใดโดยใช้กฎลูกโซ่ของแคลคูลัส
• เผยแพร่สัญญาณข้อผิดพลาดย้อนกลับไปยังเลเยอร์ถัดไป
• คำนวณการไล่ระดับสีสำหรับแต่ละเลเยอร์

การคำนวณการไล่ระดับสีในแต่ละเลเยอร์จะบอกเครือข่ายไม่เพียงแต่สิ่งที่จำเป็นต้องปรับเปลี่ยน แต่ยังบอกอย่างชัดเจนว่าจะต้องปรับเปลี่ยนอย่างไร เหมือนกับการมีแผนการปรับปรุงที่เฉพาะเจาะจงและขับเคลื่อนด้วยผลตอบรับจากลูกค้าสำหรับแผนกต่างๆ

ขั้นตอนที่ 4: การอัปเดตน้ำหนัก

ขั้นตอนสุดท้ายในการขยายพันธุ์กลับคือการอัปเดตน้ำหนักของเครือข่าย ซึ่งเป็นจุดที่การเรียนรู้เกิดขึ้นจริง เช่นเดียวกับวิธีที่แผนกปรับแต่งกลยุทธ์ตามคำติชม เครือข่ายจะปรับน้ำหนักแต่ละส่วนเพื่อลดข้อผิดพลาด

ในระหว่างกระบวนการนี้:

• การปรับน้ำหนัก:แต่ละน้ำหนักจะได้รับการอัปเดตในทิศทางตรงข้ามกับการไล่ระดับสีเพื่อลดข้อผิดพลาด
• ขนาดของการปรับเปลี่ยน:การไล่ระดับสีที่มากขึ้นส่งผลให้น้ำหนักเปลี่ยนแปลงมากขึ้น ในขณะที่การไล่ระดับสีที่น้อยลงจะทำให้การปรับเปลี่ยนน้อยลง
• อัตราการเรียนรู้:อัตราการเรียนรู้ ซึ่งเป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์ จะกำหนดขนาดขั้นตอนสำหรับการปรับเปลี่ยนเหล่านี้ อัตราการเรียนรู้สูงอาจทำให้เกิดความไม่แน่นอน ในขณะที่อัตราการเรียนรู้ต่ำอาจทำให้การเรียนรู้ช้าลง

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการอัปเดตน้ำหนักเพิ่มเติม มักใช้เทคนิคขั้นสูงหลายประการ:

• โมเมนตัม:ใช้การอัปเดตน้ำหนักที่ผ่านมาเพื่อให้การเรียนรู้ราบรื่นและหลีกเลี่ยงการเปลี่ยนแปลงที่ไม่อยู่กับร่องกับรอย
• อัตราการเรียนรู้แบบปรับเปลี่ยนได้:ปรับอัตราการเรียนรู้แบบไดนามิกตามประวัติการไล่ระดับสีเพื่อการบรรจบกันที่รวดเร็วและเสถียรยิ่งขึ้น
• การทำให้เป็นมาตรฐาน:ลงโทษน้ำหนักที่มากเพื่อป้องกันการโอเวอร์ฟิตและปรับปรุงลักษณะทั่วไป

กระบวนการอัปเดตน้ำหนักนี้จะถูกทำซ้ำกับข้อมูลการฝึกแต่ละชุด โดยจะค่อยๆ ปรับปรุงประสิทธิภาพของเครือข่าย

เหตุใดการถ่ายทอดย้อนกลับจึงมีความสำคัญ

ก่อนที่จะมีการขยายพันธุ์กลับ การฝึกโครงข่ายประสาทเทียมที่ซับซ้อนถือเป็นเรื่องน่ากังวลในการคำนวณ ไม่มีวิธีการที่แน่นอนในการพิจารณาว่าควรปรับแต่งน้ำหนักแต่ละน้ำหนักมากน้อยเพียงใดเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ผู้ปฏิบัติงาน ML ต้องเดาว่าจะปรับแต่งพารามิเตอร์อย่างไร และหวังว่าประสิทธิภาพจะดีขึ้น หรืออาศัยวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพแบบง่ายๆ ที่ไม่ได้ปรับขนาดสำหรับเครือข่ายขนาดใหญ่และซับซ้อน

ด้วยเหตุนี้ ความสำคัญของ backpropagation ใน AI ยุคใหม่จึงไม่สามารถกล่าวเกินจริงได้ แต่เป็นความก้าวหน้าขั้นพื้นฐานที่ทำให้โครงข่ายประสาทเทียมสามารถฝึกฝนได้จริง ที่สำคัญคือ การขยายพันธุ์กลับเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการคำนวณว่าน้ำหนักแต่ละน้ำหนักมีส่วนทำให้เกิดข้อผิดพลาดในเอาท์พุตสุดท้ายมากน้อยเพียงใด แทนที่จะพยายามปรับแต่งพารามิเตอร์นับล้านผ่านการลองผิดลองถูก การฝึกอบรมที่เน้นการเผยแพร่กลับจะให้การปรับเปลี่ยนที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างแม่นยำ

Backpropagation ยังปรับขนาดได้สูงและอเนกประสงค์ ทำให้ผู้ปฏิบัติงาน ML มีวิธีปรับตัวและเชื่อถือได้ในการฝึกอบรมเครือข่ายทุกประเภท อัลกอริธึมสามารถใช้เพื่อฝึกเครือข่ายได้หลากหลายขนาด ตั้งแต่เครือข่ายขนาดเล็กที่มีพารามิเตอร์เพียงไม่กี่ร้อยพารามิเตอร์ไปจนถึงเครือข่ายเชิงลึกที่มีน้ำหนักนับพันล้าน สิ่งสำคัญที่สุดคือ backpropagation ไม่ขึ้นกับโดเมนปัญหาหรือสถาปัตยกรรมเครือข่ายเฉพาะ อัลกอริธึมหลักเดียวกันนี้สามารถใช้เพื่อฝึกโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN) สำหรับการสร้างข้อความ หรือโครงข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) สำหรับการวิเคราะห์ภาพ

การประยุกต์การถ่ายทอดกลับ

การทำความเข้าใจวิธีการนำการเผยแพร่กลับไปใช้กับสถานการณ์การฝึกอบรมต่างๆ เป็นสิ่งสำคัญสำหรับองค์กรที่ต้องการพัฒนาโซลูชัน AI ของตนเอง การใช้งานที่โดดเด่นของการขยายพันธุ์หลัง ได้แก่ การฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เครือข่ายที่ต้องจดจำรูปแบบที่ซับซ้อน และ AI เชิงสร้างสรรค์

การฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)

ประสิทธิภาพของ Backpropagation ในเครือข่ายการฝึกอบรมที่มีพารามิเตอร์นับล้านหรือพันล้านรายการ ทำให้สิ่งนี้เป็นรากฐานที่สำคัญในการฝึกอบรม LLM ในเชิงวิกฤต การขยายพันธุ์แบบย้อนกลับสามารถคำนวณการไล่ระดับสีข้ามหลายชั้นในสถาปัตยกรรมหม้อแปลงแบบลึก ซึ่งมักพบใน LLM นอกจากนี้ ความสามารถของ backpropagation ในการควบคุมอัตราการเรียนรู้สามารถช่วยป้องกันการลืมแบบหายนะ ซึ่งเป็นปัญหาทั่วไปในการฝึกอบรม LLM คำนี้หมายถึงสถานการณ์ที่เครือข่ายลืมการฝึกอบรมก่อนหน้านี้ทั้งหมดหรืออย่างมีนัยสำคัญหลังจากการฝึกอบรมสำหรับงานใหม่ Backpropagation ยังสามารถใช้เพื่อปรับแต่ง LLM ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะ

เครือข่ายการฝึกอบรมสำหรับการจดจำรูปแบบที่ซับซ้อน

การแพร่กระจายกลับฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึกอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลเพื่อจัดการโดเมนที่ต้องการการจดจำรูปแบบที่ซับซ้อน นี่เป็นเพราะความสามารถของอัลกอริธึมในการพิจารณาการมีส่วนร่วมของข้อผิดพลาดในสถาปัตยกรรมเชิงลึกที่มีหลายเลเยอร์ ตัวอย่างเช่น การแพร่กระจายกลับใช้เพื่อฝึกโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการประมวลผลสัญญาณ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการเรียนรู้คุณลักษณะลำดับชั้นที่ซับซ้อน ในทำนองเดียวกัน สามารถใช้เพื่อฝึกเครือข่ายหลายรูปแบบ ซึ่งประมวลผลอินพุตประเภทต่างๆ (รูปภาพ ข้อความ ฯลฯ) พร้อมกัน

การฝึกอบรมระบบ AI เชิงสร้างสรรค์

โมเดลเจนเนอเรทีฟซึ่งเป็นศูนย์กลางของการเติบโตอย่างรวดเร็วของ AI ในปัจจุบัน อาศัยการถ่ายทอดย้อนกลับอย่างมาก ตัวอย่างเช่น ใน generative adversarial network (GAN) การเผยแพร่ย้อนกลับจะอัปเดตทั้งตัวสร้างและตัวแบ่งแยกเพื่อให้แน่ใจว่าทั้งสองตัวมาบรรจบกันอย่างรวดเร็วและเชื่อถือได้ นอกจากนี้ยังมีความสำคัญในการฝึกอบรมและปรับแต่งโมเดลการแพร่กระจายอย่างละเอียดสำหรับการสร้างภาพ ตลอดจนสถาปัตยกรรมตัวเข้ารหัส-ตัวถอดรหัสสำหรับงานสร้างสรรค์ต่างๆ แอปพลิเคชันเหล่านี้เน้นย้ำถึงบทบาทของ backpropagation ในการช่วยให้ระบบ AI สามารถสร้างผลลัพธ์ที่สมจริงและมีคุณภาพสูง

ความท้าทายกับการเผยแพร่ย้อนกลับ

แม้ว่าการขยายพันธุ์กลับเป็นอัลกอริธึมการฝึกอบรมพื้นฐานสำหรับโครงข่ายประสาทเทียมที่มีข้อดีและแอปพลิเคชันมากมาย การทำความเข้าใจความท้าทายในการใช้งานที่เกี่ยวข้องถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจที่วางแผนริเริ่มด้าน AI ความท้าทายเหล่านี้รวมถึงข้อกำหนดด้านปริมาณและคุณภาพข้อมูลการฝึกอบรม ความซับซ้อนทางเทคนิค และการพิจารณาบูรณาการ

ข้อกำหนดข้อมูล

คุณภาพและประสิทธิภาพของการฝึกอบรมแบบ backpropagation ขึ้นอยู่กับคุณภาพและปริมาณของข้อมูล มักจำเป็นต้องใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนมาก ดังนั้นอัลกอริทึมจึงมีข้อมูลเพียงพอที่จะระบุข้อผิดพลาด นอกจากนี้ ข้อมูลการฝึกอบรมจะต้องเฉพาะเจาะจงกับโดเมนของปัญหาและมีการจัดรูปแบบอย่างสม่ำเสมอ ซึ่งจำเป็นต้องมีการเตรียมและทำความสะอาดข้อมูล ซึ่งมักต้องใช้ทรัพยากรมาก องค์กรยังต้องพิจารณาด้วยว่าโดยทั่วไปแล้วโมเดลจำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลใหม่เพื่อรักษาประสิทธิภาพ ซึ่งหมายความว่าการรวบรวมและการทำความสะอาดข้อมูลจะต้องดำเนินการอย่างต่อเนื่อง

ความซับซ้อนทางเทคนิค

การฝึกแบบ backpropagation จำเป็นต้องมีการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ ซึ่งเป็นการตั้งค่าที่ปรับได้ เช่น อัตราการเรียนรู้ ขนาดแบทช์ และจำนวนยุคที่ควบคุมกระบวนการฝึก ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ปรับมาไม่ดีอาจทำให้เกิดการฝึกอบรมที่ไม่เสถียรหรือไม่มีประสิทธิภาพ ทำให้ความเชี่ยวชาญและการทดลองเป็นสิ่งจำเป็น

นอกจากนี้ การฝึกเครือข่ายระดับลึกโดยใช้ backpropagation อาจนำไปสู่ปัญหา เช่นการไล่ระดับสีหายไปโดยที่การไล่ระดับสีมีขนาดเล็กเกินไปในเลเยอร์แรกสุดที่อัปเดตในเครือข่าย ปัญหานี้อาจทำให้เครือข่ายเรียนรู้ได้ยากเนื่องจากการไล่ระดับสีเล็กน้อยนำไปสู่การอัปเดตน้ำหนักเล็กน้อย ซึ่งสามารถป้องกันไม่ให้เลเยอร์ก่อนหน้าเรียนรู้คุณสมบัติที่มีความหมายได้ ข้อควรพิจารณาทางเทคนิคเชิงลึกเช่นนี้หมายความว่าควรใช้การเผยแพร่ย้อนกลับเฉพาะในกรณีที่ธุรกิจมีเวลาและความเชี่ยวชาญที่จำเป็นสำหรับการทดลองและการแก้ไขข้อบกพร่องเท่านั้น

ข้อควรพิจารณาในการบูรณาการ

ธุรกิจควรพิจารณาโครงสร้างพื้นฐานและทรัพยากรที่มีอยู่อย่างรอบคอบเมื่อใช้ระบบการฝึกอบรมแบบ backpropagation การขยายพันธุ์กลับต้องใช้ฮาร์ดแวร์พิเศษ เช่น หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) เพื่อการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพ เนื่องจากอัลกอริทึมต้องทำการคำนวณเมทริกซ์แบบขนานขนาดใหญ่เพื่อคำนวณการไล่ระดับสีข้ามเลเยอร์ หากไม่มี GPU ระยะเวลาการฝึกอบรมอาจยาวนานจากหลายวันเป็นสัปดาห์ อย่างไรก็ตาม โครงสร้างพื้นฐาน GPU อาจไม่สมจริงสำหรับบางองค์กรในการซื้อและตั้งค่า เนื่องจากข้อกำหนดทั้งด้านต้นทุนและการบำรุงรักษา นอกจากนี้ กระบวนการฝึกอบรมแบบ backpropagation ควรบูรณาการเข้ากับไปป์ไลน์ข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งอาจใช้เวลานานและซับซ้อน การฝึกอบรมข้อมูลใหม่เป็นประจำจะต้องคำนึงถึงการออกแบบระบบโดยรวมด้วย