МАСШТАБОВАНЕ ПАРАЛЕЛЬНЕ НАВЧАННЯ ГЛИБОКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ ТЕНЗОРНИХ ПРОЦЕСОРІВ

Анотація

Класифікація зображень з використанням методів машинного навчання є надзвичайно важливою в таких сферах, як медицина, екологія та сільське господарство, де потрібно ефективно обробляти великі масиви зображень. Проте традиційні методи глибокого навчання можуть бути обчислювально дорогими, особливо при роботі з великими обсягами даних. У цій роботі запропоновано новий підхід до паралельного навчання глибоких нейронних мереж з використанням кількох тензорних процесорних одиниць (TPU) за допомогою API tf.distribute.Strategy в TensorFlow, що дозволяє вирішити проблему масштабованості при класифікації зображень, зокрема для ідентифікації видів птахів. Основною перевагою цього підходу є можливість розпаралелювати процес навчання без зміни архітектури моделі, що забезпечує її універсальність та ефективність. Розподіляючи навантаження між кількома TPU, алгоритм значно пришвидшує навчання, забезпечуючи більш швидку збіжність моделі. Чисельні експерименти, порівнюючи запропонований метод паралельного навчання на 8 TPU з традиційним послідовним методом навчання на одному графічному процесорі (GPU), показали, що паралельне навчання скорочує час тренування в 4.6 рази, при цьому зберігаючи точність класифікації, досягнуту при послідовному навчанні. Це свідчить про те, що паралельний метод не лише пришвидшує процес, але й зберігає ефективність моделі. Запропонований алгоритм продемонстрував високу масштабованість, що робить його придатним для обробки великих обсягів даних. Така масштабованість особливо корисна для задач, що потребують швидкої обробки великих обсягів зображень, таких як реальні застосування в моніторингу довкілля або дослідженнях дикої природи. На завершення, паралельні методи машинного навчання є перспективним рішенням для покращення швидкості та ефективності класифікації зображень. Подальші дослідження можуть бути спрямовані на подальшу оптимізацію масштабованості цього підходу та підвищення його продуктивності для ще більших наборів даних, а також на його застосування в реальних часозалежних сценаріях.