قوانين مورفي للتعلم الآلي والشبكات العصبية
انطلاقًا من روح "أي شيء يمكن أن يحدث بشكل خاطئ سوف يحدث بشكل خاطئ"، تسلط هذه القوانين الضوء على المراوغات والتحديات التي يواجهها العمل مع تعلم الآلة والشبكات العصبية في العالم الحقيقي. إنها مستمدة من المشكلات العملية التي نواجهها عندما يتم دفع نماذجنا إلى الإنتاج.
القوانين
- قانون التطبيق النقدي : كلما كان التطبيق أكثر أهمية، زاد احتمال فشل الشبكة العصبية في التعميم.
- قانون التعقيد المفرط : إن تعقيد الشبكة العصبية سيتجاوز دائمًا البيانات المتاحة.
- قانون النشر المبكر : نموذج الشبكة العصبية الذي يستغرق أسابيع للتدريب سيتم اكتشاف خطأ فيه خلال دقائق من النشر.
- قانون معكوس قابلية التفسير : النموذج الأكثر دقة هو الأقل قابلية للتفسير.
- قانون عدم تناسق المعلمات الفائقة : المعلمات الفائقة التي عملت بشكل أفضل في مشروعك الأخير ستكون الأسوأ بالنسبة لمشروعك الحالي.
- قانون الارتباك الطبقي : كلما أضفت طبقات أكثر، قل فهمك.
- قانون مراقبة التحقق من الصحة : عادةً ما تعني الدقة بنسبة 99% في مجموعة التحقق الخاصة بك أنك نسيت تضمين فئة مهمة من البيانات.
- قانون العمارة العمياء : إذا لم تفهم الهندسة المعمارية، فإن إضافة المزيد من الطبقات لن يساعدك.
- قانون تقادم النموذج : في اللحظة التي تستخدم فيها نموذجك المتطور، ستظهر ورقة جديدة تجعله عفا عليه الزمن.
- قانون الثقة في غير محلها : إن ثقة الشبكة العصبية في تنبؤاتها تتناسب عكسيا مع دقتها في اللحظات الأكثر أهمية.
- قانون اللحظات الأخيرة لوحدة معالجة الرسومات : سوف تتعطل وحدة معالجة الرسومات قبل دقائق من نهاية جلسة التدريب التي تستغرق أسابيع.
- قانون التغيير والتبديل العشوائي : كلما قمت بتعديل الشبكة العصبية، كلما اقتربت من كونها مولد أرقام عشوائية.
- قانون خداع مدة التدريب : النموذج الذي استغرق تدريبه أياماً سوف يتفوق عليه نموذج أبسط استغرق دقائق.
- قانون تأخر التوثيق : سيكون التوثيق الخاص بأحدث إطار عمل للشبكة العصبية دائمًا متأخرًا بإصدار واحد.
- قانون تعقيد النموذج المفارقة : سيحقق نموذجك الأكثر تعقيدًا أداءً مشابهًا للانحدار الخطي على نفس البيانات.
- قانون المعلمات الفائقة بعد فوات الأوان : يتم دائمًا العثور على أفضل المعلمات الفائقة بعد التوقف عن البحث.
- قانون القلق التكاثري : اللحظة التي لا تستطيع فيها تكرار نتائجك هي عندما يطلبها رئيسك في العمل.
- قانون المدخلات غير المتوقعة : كل شبكة عصبية لديها مجموعة خاصة من المدخلات التي ستجعلها تتصرف بشكل غير متوقع، ولن تكتشفها إلا أثناء الإنتاج.
- قانون الأخطاء البسيطة : مهما كان النموذج متقدما، فإن أخطاءه سوف تبدو دائما بسيطة إلى حد الحماقة للبشر.
- قانون العمق : كلما كانت الشبكة أعمق، كلما كانت مشكلة التدرج التلاشي أكثر مراوغة حتى النشر.
- قانون التكرار : سوف تتذكر شبكة RNN الخاصة بك كل شيء، باستثناء نمط التسلسل الوحيد الذي يعتبر بالغ الأهمية.
- قانون الذاكرة المسورة : في اللحظة التي تقرر فيها أن LSTMs قد حلت مشاكل التسلسل لديك، ستتطور بياناتك لتثبت خطأك.
- قانون ثنائية الاتجاه : عندما يصبح BiLSTM منطقيًا، فإن تسلسلاتك ستتطلب الاهتمام في مكان آخر.
- قانون الالتواء : ستكون الميزة الأكثر أهمية دائمًا خارج مجال استقبال CNN الخاص بك.
- قانون الاستقبال المحلي : بعد تحسين حجم نواة شبكة CNN الخاصة بك، فإن التغيير في دقة الإدخال سيجعلها غير ذات صلة.
- قانون الانتباه : سيهتم نموذجك بكل شيء بالتسلسل باستثناء الجزء الأكثر صلة.
- قانون الانتباه الذاتي : في المرة الوحيدة التي يفشل فيها المحول، سيكون ذلك على المدخلات التي لم تتوقعها على الأقل.
- قانون نقل التعلم : كلما كانت مهمتك أكثر تحديدًا، كلما كانت قابلية النقل للنموذج المُدرب مسبقًا أقل.
- قانون التعزيز : سوف يتقن عميلك كل استراتيجية، باستثناء تلك التي تزيد المكافأة في العالم الحقيقي.
- قانون ديناميكيات البيئة : بمجرد أن يبدو نموذج RL الخاص بك مثاليًا، ستصبح البيئة فجأة غير ثابتة.
- قانون النماذج الكبيرة : كلما كان النموذج أكبر كلما كان أبسط خطأ فيه أكثر إحراجا.
- قانون الإفراط في المعلمات : النموذج الأكثر تجهيزًا الخاص بك سوف يعمم بشكل مثالي أثناء الاختبار ولكنه يفشل فشلاً ذريعًا في العالم الحقيقي.
- قانون تدفق التدرج : الطبقة التي تحتاج إلى التدرج أكثر من غيرها هي الطبقة التي ستختفي فيها.
- قانون التكيف النموذجي : في اللحظة التي تقوم فيها بضبط CNN للبيانات غير الصورية، ستجد مجموعة بيانات حيث تتفوق عليها شبكة ANN البسيطة.
- قانون الهندسة الديناميكية : كلما كانت شبكتك أكثر ديناميكية، كلما كان من الصعب تفسير فشلها المفاجئ.
- قانون قوة الخصومة : الهجوم الخصم الذي لم تستعد له سيكون أول هجوم تواجهه.
- قانون تعدد الوسائط : كلما قمت بدمج أنواع البيانات، ستتفوق الشبكة في أحدهما وتفشل فشلاً ذريعًا في الآخر.
- قانون التشتت : ستفقد شبكتك الأكثر تقليمًا الاتصال الوحيد المهم.
- قانون اللدونة العصبية : في اليوم التالي لإعادة توظيف الشبكة العصبية، ستتوق إلى مهمتها الأصلية.
- قانون الوهم الخاضع للإشراف : في التعلم الخاضع للإشراف، كلما كان نموذجك أكثر دقة في تناسب بيانات التدريب، كلما زاد اعتقاده بأنه يفهم العالم - حتى يستوفي بيانات العالم الحقيقي.
؟ المساهمات
لا تتردد في تقديم العلاقات العامة إذا واجهت "قانونًا" آخر في تجربتك أو إذا كان لديك أي اقتراحات أو تحسينات. دعونا نطور هذه القائمة معًا ونضفي القليل من الفكاهة على صراعاتنا اليومية في تعلم الآلة.
؟ رخصة
هذا المستودع مرخص بموجب ترخيص MIT.
شكر وتقدير
- مستوحاة من قانون مورفي والحكمة الجماعية (والألم) لممارسي التعلم الآلي في كل مكان.
- شكر خاص لمجتمع ML على التجارب والأفكار المشتركة.
- مستوحاة من مجموعة قوانين مورفي في مدونة جامعة ولاية أنجيلو.
