Нейронные сети уже давно стали неотъемлемой частью технологий, которые мы используем в повседневной жизни: от распознавания речи в смартфоне до рекомендаций в стриминговых сервисах. Но за кажущейся магией стоит сложная и методичная работа — обучение моделей.
Эта статья просто и понятно даже для непрофессионала расскажет о ключевых методах обучения нейросетей, которые помогут добиться хорошего результата.
Зачем нужно обучать нейронные сети и кто этим занимается
Условно любую нейронную сеть можно представить как последовательность математических операций, которая превращает входные данные (например, пиксели изображений) в некоторый выход — оценку класса объекта, вероятности следующих слов в тексте и т. п. Обучение — это процесс подбора параметров (весов и смещений) так, чтобы выход модели лучше соответствовал требуемому результату.
Обучение нейронных сетей необходимо для того, чтобы научить их распознавать закономерности, решать определённые задачи и принимать решения на основе входных данных.
При этом «обучение» — это процесс, во время которого сеть «настраивается» (корректируются её параметры), чтобы она лучше справлялась с поставленной задачей.
Нейронная сеть выдаёт ответ, и его сравнивают с правильным ответом. Разница между тем, что сеть «сказала», и тем, что она «должна была сказать», называется ошибкой (или функцией потерь, loss function). Чем больше эта разница, тем выше ошибка.
Чтобы сеть училась, специалисты пытаются уменьшить эту ошибку, «подкручивая» её внутренние параметры — веса. Алгоритм, по которому решают, как именно и насколько менять каждый вес (в каком слое и в какую сторону), называется оптимизационным алгоритмом (или правилом обновления). Один из самых популярных таких алгоритмов — градиентный спуск (и его вариации), где идут в том направлении, в котором ошибка уменьшается быстрее всего. О нём подробнее рассказали ниже.
Кто занимается обучением нейронных сетей
- Исследователи и учёные в области искусственного интеллекта. Специалисты, работающие в университетах и исследовательских центрах (Google Research, OpenAI и т. д.), занимаются созданием новых архитектур нейронных сетей, разработкой методов обучения и улучшением существующих алгоритмов.
- Инженеры по машинному обучению (ML-инженеры). Это специалисты, которые непосредственно внедряют нейронные сети в программные продукты и сервисы. Они подбирают необходимые данные, выбирают архитектуру сети, запускают обучение, анализируют результат и оптимизируют модель под конкретные бизнес-задачи.
- Data Scientists (специалисты по анализу данных). Эти специалисты работают на стыке математики, статистики и программирования. Они «готовят» данные (очищают, обрабатывают, визуализируют), выбирают подходящие модели (в том числе нейронные сети) и анализируют полученные результаты, чтобы предлагать бизнесу и научным группам проверенные идеи.
- Разработчики в области AI/ML. Помимо непосредственного обучения моделей, такие разработчики занимаются интеграцией обученных нейронных сетей в готовые приложения и сервисы (веб-приложения, мобильные приложения, внутренние корпоративные системы).
- Компании, специализирующиеся на анализе и обработке данных. Это могут быть крупные технологические компании (Google, «Яндекс», Microsoft и др.) и консалтинговые фирмы, которые разрабатывают и внедряют решения на основе нейронных сетей для разных отраслей: финансов, здравоохранения, промышленности, маркетинга и др.
Какие методы обучения нейросетей существуют
1. Градиентный спуск (Gradient Descent)
Градиентный спуск представляет собой ключевой метод, лежащий в основе большинства процедур обучения нейронных сетей. Он вычисляет градиент функции ошибки (по отношению к параметрам сети), а затем корректирует эти параметры в направлении уменьшения данного градиента. Такая схема понятна концептуально и проста в реализации.
Однако при работе с большими наборами данных в полном варианте (full-batch) приходится суммировать ошибки по всем объектам, что требует значительных вычислительных ресурсов и замедляет процесс оптимизации.
2. Стохастический градиентный спуск (SGD)
Стохастический градиентный спуск применяется, чтобы ускорить процесс обучения, не дожидаясь обработки всего набора данных целиком. В этом случае на каждом шаге выбирается лишь один случайный объект из обучающей выборки, и на основе ошибки, полученной от этого единственного объекта, выполняется корректировка весов.
Такой подход обеспечивает быстрое обновление параметров, поскольку градиент рассчитывается всего по одной выборке. Однако из-за недостатка информации при рассмотрении лишь одного примера ошибка (loss) может значительно колебаться, препятствуя плавной сходимости.
3. Мини-батч (Mini-Batch)
На практике обычно используют компромиссный вариант, при котором датасет разбивается на небольшие порции (батчи) — например, по 32, 64 или 128 объектов. Затем вычисляется градиент, усредняя ошибки по объектам внутри батча, и на основании этого выполняется корректировка параметров. Такой метод обеспечивает более стабильное обучение, чем чистый стохастический вариант, и при этом не столь дорог вычислительно, как полный градиент.
Дополнительным преимуществом является удобство параллелизации на GPU, поскольку несколько примеров обрабатываются одновременно.
AdminVPS предоставляет в аренду серверы с GPU, оптимизированные для задач машинного обучения, что позволяет получить высокую производительность без значительных затрат.
Что такое оптимизаторы и зачем они нужны
Даже самый простой градиентный спуск можно доработать, если учесть предыдущий опыт изменений весов. Существуют несколько популярных алгоритмов, помогающих сделать обучение более эффективным:
- Momentum (Моментум). Добавляет «инерцию» при обновлении весов. Если на нескольких шагах подряд направление изменения оказывается примерно одинаковым, алгоритм как бы «разгоняется» в ту же сторону. Помогает обходить небольшие локальные минимумы. Снижает колебания при движении к оптимальному решению.
- RMSProp. Сохраняет и обновляет среднее квадратичное значение градиента для каждого параметра. Параметры, у которых часто возникают большие градиенты, автоматически получают меньший шаг обучения. Хорошо подходит для задач с последовательными (time-series) данными. Предотвращает «взрывные» значения весов, помогая сохранять стабильность.
- Оптимизатор Adam. На сегодняшний день это один из самых популярных алгоритмов оптимизации. Он сочетает в себе идеи Momentum и RMSProp. Имеет хорошую сходимость на самых разных задачах (от компьютерного зрения до обработки текста). Менее требователен к точному подбору скорости обучения (learning rate). Часто используют вместе с методами регуляризации (например, dropout, weight decay), чтобы избежать переобучения.
- Adagrad. Ранее широко применялся в задачах обработки текста, где многие параметры изменяются редко.
- AdaDelta. Улучшенная версия Adagrad, которая не «гасит» обновления через некоторое время.
На практике большинство задач сегодня покрываются комбинациями Adam или SGD + Momentum. Выбор оптимизатора часто зависит от конкретной области и доступного объёма данных.
Регуляризация и борьба с переобучением
Чтобы модель усваивала общие закономерности, а не «запоминала» детали конкретного набора, применяют приёмы регуляризации. Они помогают снизить риск переобучения.
Какие бывают приёмы регуляции:
- L2 (weight decay). Добавляет штраф за крупные значения весов. В результате сеть «старается» распределять важность между многими нейронами, а не раздувать отдельные веса.
- L1. Штрафует сумму абсолютных значений весов, способствуя появлению разреженности (часть весов становится равной нулю).
- Dropout. Во время обучения случайным образом «обнуляется» активность некоторого процента нейронов в слое. Так алгоритм не даёт сети полагаться на небольшую группу «супернейронов», а вынуждает её распределять ответственность. Это препятствует переобучению.
- Batch Normalization. Перед подачей данных в слой значения нормализуют по мини-батчу (приводят к среднему 0 и дисперсии 1). Ускоряет обучение. Позволяет использовать более высокий learning rate. Снижает риск «взрывов» и «затуханий» активаций.
- Data Augmentation. Имитирует новые данные на основе уже имеющихся, например, путём поворотов, отражений, добавления шума и других трансформаций (для изображений), либо перефразирования (для текста). Расширяет обучающую выборку без сбора новых данных. Модель меньше заучивает конкретные детали и лучше обобщает.
Таким образом, процесс обучения нейронных сетей включает не только базовые техники вроде градиентного спуска, но и множество инструментов: расширенные оптимизаторы (Momentum, RMSProp, Adam), различные способы регуляризации (L1/L2, dropout, batch normalization), тонкие настройки learning rate, а также методы оценки качества (кросс-валидация, раздельные выборки и метрики). Все они помогают добиться более надёжных и точных результатов.
Как подступиться к обучению своей модели
Шаг 1. Подготовка данных
- Сбор и очистка. Сначала формируют набор данных, удаляют дубликаты и явные ошибки.
- Аугментация. Если данные однообразны или их мало, применяют искусственное расширение (например, повороты и отражения для изображений).
Шаг 2. Выбор архитектуры
- Уточнение задачи. Разные типы данных (изображения, текст, временные ряды) требуют своих подходов.
- Предобученные модели. Если есть доступ к ним (например, ResNet или BERT), стоит рассмотреть Transfer Learning.
- Ресурсы. Учитывают вычислительные возможности — от GPU до облачных сервисов.
Шаг 3. Старт обучения
- Оптимизатор. Обычно начинают с комбинации SGD + Momentum или Adam.
- Learning rate. Для Adam часто стартуют с 1e-3 и проверяют, не растёт ли ошибка слишком быстро.
- Валидационная метрика. Следят, чтобы качество на валидации не деградировало.
Шаг 4. Настройка гиперпараметров
- Learning rate и батч. Пробуют разные скорости обучения и размеры мини-батча.
- Регуляризация. Если появляется переобучение, добавляют dropout или weight decay.
- Застой в метрике. Понижают learning rate или усложняют модель (добавляют слои).
Шаг 5. Логирование и мониторинг
- Графики. Фиксируют изменения train/val ошибок и метрик по эпохам.
- Инструменты. Используют, например, TensorBoard для удобной визуализации.
Шаг 5. Early Stopping и выбор лучшей модели
- Ограничение эпох. Если на валидации ошибка перестаёт улучшаться и начинает расти — останавливают обучение.
- Сохранение весов. Хранят «лучшую» модель с минимальной валидационной ошибкой.
Шаг 6. Оценка на тесте
- Отложенный набор. Используют независимый test set, чтобы убедиться, что модель не переобучилась.
- Подсчёт метрик. Считают целевые показатели (Accuracy, F1-score и т.д.).
Шаг 7. Внедрение и поддержка
- Оптимизация. Если модель нужна на мобильном устройстве, применяют pruning, квантование или другие способы «облегчить» её.
- Развёртывание. Организуют сервис, например, через Docker или другой метод контейнеризации.
- Мониторинг. Отслеживают качество во времени. Если распределение данных меняется (data drift), возможно, придётся повторно переобучить сеть.
Главное:
- Нет универсального рецепта. Каждый шаг — от выбора оптимизатора до регуляризации — завязан на тип задачи и особенности данных.
- Следите за переобучением. Чем мощнее сеть, тем выше риск, что она «зазубрит» выборку, не научившись обобщать.
- Используйте наработки сообщества. Фреймворки PyTorch, TensorFlow, JAX предлагают множество готовых блоков и практических примеров.
- Перспективы. Развиваются методы few-shot и one-shot обучения, а также непрерывные подходы, помогающие сетям подстраиваться к новым данным, не забывая уже выученное.
Всё это — лишь отправная точка. Однако даже базовые знания об оптимизации, регуляризации и мониторинге помогут быстрее находить удачные настройки и лучше понимать, что происходит «под капотом» вашей нейронной сети. Относитесь к обучению как к исследовательскому процессу, пробуйте разные гипотезы, анализируйте результаты — и тогда модель будет радовать точными и стабильными предсказаниями.
Читайте в блоге:
- В чём разница между API нейросетей и хостингом для ИИ: что выбрать
- Какие профессии заменит нейросеть: будущее рынка труда в эпоху ИИ
- Промпты для нейросетей: что это, зачем нужны и как их использовать