Geriye Yayılım

"Hataların geriye doğru yayılımı "nın kısaltması olan geriye yayılım, yapay sinir ağlarını eğitmek için kullanılan temel algoritmadır. Ağdaki her bir ağırlığa göre kayıp fonksiyonunun gradyanını hesaplayarak çalışır ve modelin hatalarından öğrenmesini sağlar. Bu süreç, modern derin öğrenmenin temel taşıdır ve modellerin performansı artırmak için iç parametrelerini yinelemeli olarak ayarlayarak karmaşık görevlerin üstesinden gelmesini sağlar. Geriye yayılımın geliştirilmesi, sinir ağlarını teorik bir kavramdan güçlü, pratik araçlara dönüştürerek yapay zeka tarihinde çok önemli bir an olmuştur.

Geri Yayılım Nasıl Çalışır?

Geriye yayılma süreci, model eğitim döngüsünün merkezinde yer alır ve her bir veri grubu için tekrar eden iki aşamalı bir döngü olarak anlaşılabilir:

1. İleri Geçiş: Eğitim verileri ağa beslenir. Her nöron girdileri alır, model ağırlıklarını ve bir aktivasyon fonksiyonunu kullanarak bunları işler ve çıktıyı bir sonraki katmana aktarır. Bu işlem son katman bir tahmin üretene kadar devam eder. Modelin tahmini daha sonra, tahminin ne kadar yanlış olduğunu ölçen bir hata puanı hesaplayan bir kayıp fonksiyonu kullanılarak temel gerçekle (doğru etiketler) karşılaştırılır.

2. Geriye Doğru Geçiş: Burası geriye yayılmanın başladığı yerdir. Son katmandan başlar ve hatayı ağ boyunca katman katman geriye doğru yayar. Her nöronda, o nöronun ağırlıklarının ve önyargılarının toplam hataya ne kadar katkıda bulunduğunu hesaplamak için hesaplama (özellikle zincir kuralı) kullanır. Bu katkı gradyan olarak bilinir. Gradyanlar, modele hatayı azaltmak için her bir ağırlığın nasıl ayarlanacağını etkili bir şekilde söyler. Bir optimizasyon algoritması daha sonra ağırlıkları güncellemek için bu gradyanları kullanır.

Bu ileri ve geri geçiş döngüsü, modelin hatasını kademeli olarak en aza indirmesine ve doğruluğunu artırmasına olanak tanıyan birçok dönem boyunca tekrarlanır. PyTorch ve TensorFlow gibi çerçeveler, karmaşık geriye yayılma hesaplamalarını perde arkasında gerçekleştiren son derece optimize edilmiş, otomatik farklılaştırma motorlarına sahiptir.

Geriye Yayılım ve İlgili Kavramlar

Geriye yayılımı makine öğrenimindeki diğer ilgili kavramlardan ayırmak önemlidir:

• Optimizasyon Algoritması: Geriye yayılma, modelin parametrelerine göre kaybın gradyanlarını hesaplama yöntemidir. Stokastik Gradyan İnişi (SGD) veya Adam optimize edici gibi bir optimizasyon algoritması, modelin ağırlıklarını güncellemek için bu gradyanları kullanan mekanizmadır. Geriye yayılımı haritayı sağlamak, optimize ediciyi ise arabayı sürmek olarak düşünün.
• Kayıp Fonksiyonu: Bir kayıp fonksiyonu, modelin tahminleri ile gerçek değerler arasındaki hatayı ölçer. Geriye yayılım, gradyanları hesaplamak için başlangıç noktası olarak bu hata puanını kullanır. Kayıp fonksiyonunun seçimi kritiktir, ancak geriye yayılma algoritmasının kendisinden ayrı bir bileşendir.
• Kaybolan ve Patlayan Gradyanlar: Bunlar, derin ağlarda geriye yayılma sırasında ortaya çıkabilen sorunlardır. Kaybolan gradyan, gradyanlar aşırı derecede küçüldüğünde ortaya çıkar ve erken katmanların öğrenmesini engeller. Tersine, gradyanlar aşırı derecede büyüdüğünde patlayan bir gradyan meydana gelir ve dengesiz eğitime yol açar. Bu sorunları hafifletmek için dikkatli ağırlık başlatma, normalleştirme ve ReLU gibi aktivasyon fonksiyonları kullanma gibi teknikler kullanılır.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Bir derin öğrenme modeli eğitime tabi tutulduğunda geriye yayılım dolaylı olarak kullanılır. İşte iki somut örnek:

1. Ultralytics YOLO ile Nesne Algılama: COCO gibi bir veri kümesinde nesne algılama için bir Ultralytics YOLO modelini ( YOLO11 gibi) eğitirken, her eğitim iterasyonunda geri yayılım kullanılır. Model sınırlayıcı kutuları ve sınıfları tahmin ettikten sonra kayıp hesaplanır. Geriye yayılım, modelin omurgası ve algılama kafası boyunca tüm ağırlıklar için gradyanları hesaplar. Daha sonra bir optimize edici, ağırlıkları ayarlamak için bu gradyanları kullanır ve modelin nesneleri doğru bir şekilde bulma ve sınıflandırma yeteneğini geliştirir. Kullanıcılar, bu eğitim sürecini yönetmek için Ultralytics HUB gibi platformlardan yararlanabilir ve verimli geri yayılım uygulamalarından faydalanabilir. Bu, otonom araçlardan güvenlik sistemlerine kadar çeşitli uygulamalar için çok önemlidir.
2. Doğal Dil İşleme Modelleri: BERT ve GPT modelleri gibi büyük dil modelleri (LLM'ler) geri yayılım kullanılarak eğitilir. Örneğin, bir duygu analizi görevinde, model belirli bir metnin duygusunu tahmin eder. Tahmin edilen duygu ile gerçek etiket arasındaki fark bir hata değeriyle sonuçlanır. Geriye yayılma, geniş ağdaki her bir parametrenin bu hataya ne kadar katkıda bulunduğunu hesaplar. Optimizasyon algoritmaları daha sonra bu parametreleri güncelleyerek modelin eğitim süresince dilsel nüansları, bağlamı ve duyarlılığı daha iyi anlamasını sağlar. Stanford NLP grubu gibi akademik araştırma grupları bu teknikleri sürekli olarak araştırmakta ve geliştirmektedir.