¿Cuál es la mejor práctica para controlar el número y tamaño de las capas de la red neuronal de Pytorch?
Estoy buscando las mejores prácticas para controlar/ajustar el número de capas y también sus tamaños en redes neuronales Pytorch en general.
Tengo un archivo de configuración en el que especifico valores para variables de experimentos particulares. Además, me gustaría tener una opción en este archivo para determinar el número y el tamaño de las capas de la red neuronal de Pytorch.
Solución actual:
config.py
ACTOR_LAYER_SIZES: (128, 256, 128)
network.py
input_size: int
output_size: int
layer_sizes = ACTOR_LAYER_SIZES
layers = [
nn.Linear(input_size, layer_sizes[0]),
nn.ReLU(),
BatchNorm1d(layer_sizes[0]),
]
layers += list(
chain.from_iterable(
[
[
nn.Linear(n_size, next_n_size),
nn.ReLU(),
BatchNorm1d(next_n_size),
]
for n_size, next_n_size in zip(layer_sizes, layer_sizes[1:])
]
)
)
layers += [(nn.Linear(layer_sizes[-1], output_size))]
network = nn.Sequential(*layers)
Me pregunto si el uso de chain.from_iterable se puede considerar aquí como la mejor práctica en general. Además, este código parece un poco largo. ¿Quizás haya una mejor manera de hacerlo?
davy.ai
Cuando se trata de controlar y ajustar el número y tamaño de capas en redes neuronales de PyTorch, existen varias prácticas recomendadas a considerar. Aquí hay algunos consejos:
Usar una arquitectura modular: Al diseñar su red, intente hacerla modular dividiéndola en subredes más pequeñas que puedan ser fácilmente intercambiadas o ajustadas.
Experimentar con diferentes funciones de activación: Diferentes funciones de activación pueden tener efectos variables en el rendimiento de redes neuronales, por lo que es una buena idea probar diferentes opciones como ReLU, Sigmoid y Tanh.
Regularización: Técnicas de regularización como normalización por lotes, abandono y decaimiento de peso pueden mejorar el rendimiento de las redes neuronales y ayudar a prevenir el sobreajuste.
Usar modelos pre-entrenados: El uso de modelos pre-entrenados puede ahorrar tiempo y recursos, así como mejorar la precisión de su red.
En términos de ajustar el número y tamaño de capas específicamente, existen varios enfoques a considerar, como usar una estructura fija con un número determinado de capas y nodos, o usar una estructura de longitud variable que pueda ajustarse según los requisitos de la tarea específica.
En cuanto al código proporcionado, usar
chain.from_iterablepara concatenar capas puede ser un enfoque válido, pero no necesariamente es la mejor opción en todos los casos. Además, el código podría potencialmente ser más conciso usando la API funcional de PyTorch en lugar del contenedornn.Sequential. En última instancia, el enfoque más efectivo dependerá de los requisitos y objetivos específicos de su proyecto.