Rede neural é um método de inteligência artificial que se inspira na arquitetura do cérebro humano para ensinar aos computadores como processar dados e adquirir conhecimento através da experiência. Essa técnica pode ser aplicada a uma ampla quantidade de tarefas, como reconhecimento de imagem, por voz e facial, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendações, análise de dados, previsões de fenômenos e muito mais.
O treinamento de uma rede neural pode ser complexo e desafiador e, por isso, separamos algumas dicas que visam melhorar o desempenho e a capacidade de generalização desse algoritmo.
Inicialização de Pesos
A primeira dica é sobre os pesos da rede. A escolha correta dos pesos iniciais é importante para evitarmos problemas como o desvanecimento ou explosão do gradiente que afetam a estabilidade e capacidade do modelo aprender com os dados de treinamento.
Para lidarmos com isso, podemos fazer essa inicialização de forma aleatória ou usando técnicas como Xavier initialization para funções de ativação sigmóide e tangente hiperbólica ou ainda He initialization para funções de ativação ReLU. Esses métodos são um bom ponto de partida para evitarmos problemas com os gradientes ou uma convergência lenta e minimizar a variância dos parâmetros.
Funções de Ativação
A escolha da função de ativação também é um fator importante pois afeta o comportamento da nossa rede neural. Essa função tem o poder de decidir se a entrada de um neurônio da rede é importante ou não no processo de previsão.
Existem muitas funções disponíveis, sendo as mais populares a ReLU e suas variantes, Tanh e sigmóide. Cada uma delas serve ao seu propósito e a dica aqui é escolher a que melhor atende a tarefa que você deseja resolver.
Batch Normalization
A normalização em lote otimiza o treinamento da nossa rede neural, uma vez que ao normalizar as entradas de cada camada em relação a sua média e desvio padrão, permite o uso de taxas de aprendizado mais altas e um treinamento mais rápido da rede.
Essa técnica tem muitas vantagens e pode ser implementada durante o treinamento dividindo os dados em mini lotes e calculando a média e o desvio padrão de cada variável de entrada desses grupos.
Dropout
Outra dica de técnicas a serem usadas é o dropout, que consiste em desligar aleatoriamente partes dos neurônios de uma camada durante o treinamento. Isso é interessante porque ajuda a prevenir o overfitting, uma vez que força a rede a ser mais robusta, tornando-a mais capaz de lidar bem com dados não vistos.
Aplicar o Dropout em uma rede é um processo relativamente simples e se resume a escolher a camada na qual aplicar, definir a taxa de dropout e configurar a camada de dropout com a taxa definida.
Taxa de Aprendizado
A última dica de hoje é sobre a taxa de aprendizado, que é uma medida que define o ritmo em que os pesos serão atualizados, ou seja, determina o tamanho dos passos dados pela rede ao ajustar seus parâmetros durante o treinamento.
É uma medida importante que influencia a rapidez e a precisão com que a rede converge para uma solução. Em termos simples, com uma taxa de aprendizado baixa, teremos um treinamento lento, mas com maior precisão e com uma taxa alta, teremos um treinamento mais rápido e menos preciso. Uma boa prática é começar com um valor mais alto e, em seguida, usar técnicas para ajustar esse valor durante o treinamento.
Essas são apenas algumas dicas sobre como lidar com alguns aspectos que podem impactar no desempenho e a capacidade de generalização das redes neurais, mas há muitos outros conceitos e técnicas a serem explorados e a aplicação adequada dessas técnicas será importante para obtenção de resultados significativos.
