SEER: Kendi Kendine Gözetimli Bilgisayarlı Görme Modellerinde Bir Kırılma Noktası mı?

Son on yılda, Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) büyük ilerleme kaydettiler. Bugün, daha doğru, verimli ve yetenekli hale geldiler. Modern AI ve ML modelleri, görüntülerde veya video dosyalarında nesneleri kolayca ve doğru bir şekilde tanıyabilirler. Ayrıca, insan zekasına eşdeğer metin ve konuşma üretebilirler.

Bugün kullanılan AI ve ML modelleri, genellikle etiketlenmiş veri setleri üzerinde eğitilmelerine dayanır. Bu veri setleri, modellere bir metin bloğunu nasıl yorumlayacağını, bir görüntüde veya video karesinde nesneleri nasıl tanıyacağını ve diğer görevleri nasıl gerçekleştireceğini öğretir.

AI ve ML modelleri yetenekli olsalar da mükemmel değiller ve bilim insanları, etiketlenmiş veya açıklamalı veri setlerine bağlı kalmadan bilgi öğrenen modeller geliştirmeye çalışıyorlar. Bu yaklaşım, kendi kendine gözetimli öğrenme olarak bilinir ve makine öğrenimi ve AI modellerini geliştirmek için en etkili yöntemlerden biridir.

Kendi kendine gözetimli öğrenme, doğal dil işleme alanında already sonuçlar göstermiştir. Büyük modelleri enorme miktarda veri ile eğitmeye olanak tanır ve doğal dil çıkarımı, makine çevirisi ve soru cevaplaması alanlarında birçok ilerleme kaydetmiştir.

Facebook (META ) AI tarafından geliştirilen SEER modeli, bilgisayar görme alanında kendi kendine gözetimli öğrenmenin yeteneklerini en üst düzeye çıkarmayı amaçlar. SEER veya SElf SupERvised, bir milyara yakın parametreye sahip bir kendi kendine gözetimli bilgisayar görme öğrenme modelidir ve internetten alınan rastgele bir görüntü grubundan desenleri veya bilgiyi öğrenmek için etiketlere veya açıklamalara ihtiyaç duymaz.

Bilgisayarlı Görme için Kendi Kendine Gözetimli Öğrenmenin İhtiyacı

Veri açıklaması veya veri etiketleme, makine öğrenimi ve AI modellerinin geliştirilmesinde bir ön işleme aşamasıdır. Veri açıklama işlemi, ham verileri tanımlar ve ardından verileri bağlamını belirtmek için etiketler ekler.

Geliştiriciler, bilgisayar görme modelleri üzerinde çalışırken karşılaştıkları en büyük engellerden biri, yüksek kaliteli açıklamalı veri setlerine ulaşmaktır. Bilgisayarlı Görme modelleri, nesneleri görüntülerde tanımlamalarına olanak tanıyan desenleri öğrenmek için bu etiketlenmiş veri setlerine dayanır.

Veri açıklaması ve bilgisayar görme modelinde kullanımı, aşağıdaki zorlukları ortaya koyar:

Veri Seti Kalitesini Yönetme

Geliştiriciler için en büyük zorluk, yüksek kaliteli veri setlerine sürekli olarak ulaşabilmektir. Yüksek kaliteli veri setleri, net görüntüler ve doğru etiketlerle birlikte daha iyi öğrenme ve daha doğru modeller sağlar.

İşgücü Yönetimi

Veri etiketleme, işgücü yönetimi sorunları ile birlikte gelir, çünkü büyük miktarda ham ve etiketsiz verilerin işlenmesi ve kalite garantisi için çok sayıda işçi gerekir.

Finansal Kısıtlamalar

Veri etiketleme sürecinin en büyük zorluğu, genellikle proje maliyetinin önemli bir kısmını oluşturan finansal kısıtlamalardır.

Görüldüğü gibi, veri açıklaması, gelişmiş bilgisayar görme modelleri geliştirmek için önemli bir engeldir, özellikle büyük miktarda eğitim verisi gerektiren karmaşık modeller için.

Bilgisayarlı görme endüstrisi, daha karmaşık ve gelişmiş bilgisayar görme modelleri geliştirmek için kendi kendine gözetimli öğrenmeye ihtiyaç duyar.

SEER veya SElf SupERvised Model: Bir Tanıtım

AI ve ML endüstrisindeki recent trendler, yarı gözetimli, zayıf gözetimli ve kendi kendine gözetimli öğrenme gibi model ön eğitim yaklaşımlarının, derin öğrenme modellerinin performansını önemli ölçüde artırabileceğini göstermiştir.

Bu derin öğrenme modellerinin performansındaki artışa katkıda bulunan iki ana faktör vardır.

Devasa Veri Setleri Üzerinde Ön Eğitim

Devasa veri setleri üzerinde ön eğitim, genellikle daha iyi doğruluk ve performans sağlar, çünkü modeli geniş bir veri yelpazesiyle karşılaştırır. Büyük veri setleri, modellere veri desenlerini daha iyi anlamalarına ve sonunda gerçek dünya senaryolarında daha iyi performans göstermelerine olanak tanır.

En iyi performans gösteren modeller, devasa veri setleri üzerinde eğitilir. Örneğin, GPT-3 dil modeli, 300 milyar kelimelik bir ön eğitim veri setini kullanırken, Wav2vec 2.0 konuşma tanıma modeli, 53 bin saatlik ses verisi içeren bir veri setini kullanır.

Büyük Kapasiteli Modeller

Daha fazla parametreye sahip modeller genellikle daha doğru sonuçlar sağlar, çünkü modelin yalnızca veri中的 gerekli nesnelere odaklanmasını sağlar.

Geliştiriciler, daha önce, etiketsiz veya düzenlenmemiş veri setleri üzerinde kendi kendine gözetimli öğrenme modellerini eğittiler, ancak yalnızca birkaç milyon görüntüden oluşan daha küçük veri setleri üzerinde.

SEER modeli, büyük miktarda etiketsiz ve düzenlenmemiş veri üzerinde kendi kendine gözetimli öğrenme modellerinin yüksek doğrulukta sonuçlar sağlayıp sağlayamayacağını cevaplamak istiyor.

SEER modeli, derin bir öğrenme çerçevesidir ve internetten alınan rastgele görüntüler üzerinde, hiçbir açıklama veya etiket olmadan, büyük ve karmaşık makine öğrenimi modellerini eğitmeyi amaçlar.

SEER Çerçevesi ve RegNet: Bağlantı Nedir?

SEER modeli, RegNet mimarisine odaklanır, çünkü SEER’in kendi kendine gözetimli öğrenme hedefine ulaşmak için iki ana neden vardır:

1. Performans ve verimlilik arasında mükemmel bir denge sağlar.
2. Çok esnektir ve parametre sayısı için ölçeklenebilir.

SEER Çerçevesi: Farklı Alanlardan Önceki Çalışmalar

SEER çerçevesi, büyük model mimarilerini etiketsiz veya açıklamalı veri setleri üzerinde kendi kendine gözetimli öğrenme kullanarak sınırlarını keşfetmeyi amaçlar ve bu alanda önceki çalışmalardan esinlenir.

Görsel Özelliklerin Kendi Kendine Gözetimli Ön Eğitim

Kendi kendine gözetimli öğrenme, bilgisayar görme alanında bir süredir uygulanmaktadır ve otomatik kodlayıcılar, örnek düzeyindeki ayrımcılık veya kümeleme gibi yöntemler kullanılmaktadır.

Son zamanlarda, karşıtlık öğrenimi kullanan yöntemler, görsel özelliklerin ön eğitimini denetimli öğrenme yaklaşımından daha iyi yapabileceğini göstermiştir.

Ölçeklendirilmiş Görüntü Tanıma

Önceki modeller, büyük etiketlenmiş veri setleri üzerinde zayıf gözetimli, gözetimli veya yarı gözetimli öğrenme ile ön eğitimden faydalanmıştır.

Model analizi ayrıca, büyük veri setleri üzerinde ön eğitim yapan modellerin genellikle daha iyi doğruluk sağladığını göstermiştir.

Görüntü Tanıma için Mimari Ölçeklendirme

Modeller, genellikle büyük mimariler üzerinde eğitim görmekten faydalanır, çünkü bu, daha iyi görsel özellikler sağlar.

Büyük veri setleri üzerinde ön eğitim, özellikle karşıtlık öğrenimi ile birlikte yapıldığında, modelin daha iyi görsel temsiller öğrenmesi için önemlidir.

SEER: Yöntemler ve Bileşenler

SEER çerçevesi, görsel temsilleri öğrenmek için ön eğitim için çeşitli yöntemler ve bileşenler kullanır.

SwAV ile Kendi Kendine Gözetimli Ön Eğitim

SEER çerçevesi, SwAV adlı bir kendi kendine gözetimli öğrenme yaklaşımı ile ön eğitilir.

SwAV, bir convnet çerçevesini etiketsiz bir şekilde eğitmek için kullanılan bir online kümeleme yöntemidir.

RegNetY: Ölçeklendirilebilir Model Ailesi

SEER çerçevesi, RegNetY mimarisine odaklanır ve RegNetY 256GF mimarisini kullanır.

Optimizasyon ve Büyük Ölçekli Eğitim

SEER modeli, kendi kendine gözetimli yöntemleri uygulamak ve bunları büyük ölçekli eğitim için uyarlamak için beberapa ayar önerir.

Öğrenme Oranı Zamanlaması

SEER modeli, iki öğrenme oranı zamanlaması kullanır: kosinüs dalgası öğrenme oranı zamanlaması ve sabit öğrenme oranı zamanlaması.

GPU Başına Bellek Tüketimini Azaltma

SEER modeli, eğitim süresini azaltmak için karma precisyonu ve gradyan checkpointing’i kullanır.

Eğitim Hızını Optimizasyon

Karma precisyon, eğitim hızını da optimize eder, çünkü hızlandırıcılar FP16’nın boyutunu azaltarak FP32’ye kıyasla daha yüksek bir hız sağlar.

Büyük Ölçekli Ön Eğitim Verisi

SEER modeli, ön eğitim için 1 milyara yakın görüntü kullanır ve bu görüntüler internetten ve Instagram’dan rastgele seçilir.

SEER Modeli Uygulaması

SEER modeli, RegNetY 256GF ile SwAV kullanarak ön eğitim yapar ve 6 farklı görüntü kümesi kullanır.

SEER Çerçevesi: Sonuçlar

Kendi kendine gözetimli ön eğitim yaklaşiminin kalitesi, çeşitli benchmark’lerde ve aşağı akış görevlerinde incelenir.

Büyük Ön Eğitimli Modellerin Düzeltme

SEER modelinin kalitesi, ImageNet benchmark’ünde nesne sınıflandırma görevi için ölçülür.

Deneysel Ayarlar

SEER modeli, 6 farklı RegNet mimarisi ile ön eğitilir ve ardından ImageNet veri seti üzerinde düzeltme yapılır.

Diğer Kendi Kendine Gözetimli Ön Eğitim Yaklaşımları ile Karşılaştırma

SEER modeli, diğer ön eğitimli modeller ile karşılaştırılır ve sonuçlar bir tablo olarak sunulur.

Model Kapasitesinin Etkisi

Model kapasitesinin, ön eğitim ve eğitimden sonra model performansı üzerinde önemli bir etkisi vardır.

Düşük Atış Öğrenimi

SEER modeli, düşük atış öğrenimi görevi için de değerlendirilir ve sonuçlar sunulur.

Deneysel Ayarlar

SEER modeli, Places205 ve ImageNet veri setleri üzerinde düşük atış öğrenimi görevi için kullanılır.

Places205 Veri Seti Sonuçları

SEER modeli, Places205 veri seti üzerinde düşük atış öğrenimi görevi için kullanılır ve sonuçlar sunulur.

ImageNet Sonuçları

SEER modeli, ImageNet veri seti üzerinde düşük atış öğrenimi görevi için kullanılır ve sonuçlar sunulur.

Model Kapasitesinin Etkisi

Model kapasitesinin, düşük atış öğrenimi görevi üzerinde önemli bir etkisi vardır.

Diğer Benchmark’lerde Transfer

SEER modeli, diğer benchmark’lerde de değerlendirilir ve sonuçlar sunulur.

Görüntü Sınıflandırma için Doğrusal Değerlendirme

SEER modeli, diğer benchmark’lerde doğrusal değerlendirme için kullanılır ve sonuçlar sunulur.

Tespit ve Segmentasyon

SEER modeli, tespit ve segmentasyon görevi için de kullanılır ve sonuçlar sunulur.

Zayıf Gözetimli Ön Eğitim ile Karşılaştırma

SEER modeli, zayıf gözetimli ön eğitim ile karşılaştırılır ve sonuçlar sunulur.

Ablasyon Çalışmaları

SEER modeli, ablasyon çalışmaları için kullanılır ve sonuçlar sunulur.

Model Mimarisi Etkisi

Model mimarisinin, model performansı üzerinde önemli bir etkisi vardır.

Ön Eğitim Veri Setini Ölçeklendirme

Ön eğitim veri setini ölçeklendirme, model performansı üzerinde iki ana neden ile önemli bir etkiye sahiptir: benzersiz görüntü sayısı ve parametre sayısı.

Benzeri Görüntü Sayısını Artırma

Benzeri görüntü sayısını artırma, model performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir.

Daha Fazla Parametre

Daha fazla parametre, model performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptir.

Gerçek Dünyada Kendi Kendine Gözetimli Bilgisayarlı Görme

SEER modeli, gerçek dünyada kendi kendine gözetimli bilgisayar görme için bir örnek teşkil eder.

Sonuç: Kendi Kendine Gözetimli Bir Gelecek

Kendi kendine gözetimli öğrenme, AI ve ML endüstrisinde önemli bir konudur, çünkü büyük miktarda veri üzerinde eğitim yapma olanağı sağlar.

SEER modeli, bilgisayar görme alanında kendi kendine gözetimli öğrenmenin uygulanması için önemli bir adımdır ve gelecekte daha da geliştirilecektir.

SEER modeli, etiketlenmiş veri setlerine bağımlılığını azaltarak, geliştiricilerin daha çeşitli ve büyük veri setleri ile çalışmasına olanak tanır.

Ayrıca, insan açıklamalarının ortadan kaldırılması, geliştiricilerin modelleri daha hızlı ve daha doğru bir şekilde geliştirmelerine ve hızlı değişen durumlara daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tepki vermelerine olanak tanır.