បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការជ្រើសរើសក្បួនដោះស្រាយសុទិដ្ឋិកម្ម (Optimization Algorithms) ដែលមានប្រសិទ្ធភាពបំផុតសម្រាប់បណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលរៀនស៊ីជម្រៅ (Deep Learning) ដើម្បីជៀសវាងការជាប់គាំងនៅចំណុចអប្បបរមាក្នុងតំបន់ (Local minima) និងបង្កើនល្បឿននៃការទាញចូល (Convergence)។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្ររំលឹកឡើងវិញនូវអក្សរសិល្ប៍ (Literature Review) ដើម្បីប្រៀបធៀប និងវិភាគលើក្បួនដោះស្រាយ Gradient Descent (GD) ផ្សេងៗគ្នា។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Gradient Descent (GD) ការចុះតាមចំណោតមូលដ្ឋាន (Gradient Descent) |
ប្រសិនបើអនុគមន៍មានលក្ខណៈប៉ោង (Convex) នោះវាអាចរកឃើញចំណុចល្អបំផុត (Global optimal) ប្រកបដោយស្ថិរភាព។ ល្អសម្រាប់ម៉ូដែលសាមញ្ញៗ។ | ទាមទារការគណនាខ្ពស់ និងចំណាយពេលយូរ ព្រោះត្រូវប្រើទិន្នន័យទាំងអស់ក្នុងមួយជំហាន។ មានហានិភ័យក្នុងការជាប់គាំងនៅចំណុចអប្បបរមាក្នុងតំបន់ (Local minimum)។ | ផ្តល់នូវគុណភាពនៃការទាញចូល (Convergency) បានល្អ ប៉ុន្តែល្បឿននៃការបណ្តុះបណ្តាលមានកម្រិតមធ្យមសម្រាប់ម៉ូដែលសាមញ្ញ និងយឺតសម្រាប់ម៉ូដែលស៊ាំញ៉ាំ។ |
| Stochastic Gradient Descent (SGD) ការចុះតាមចំណោតបែបចៃដន្យ (Stochastic Gradient Descent) |
ចំណាយពេលគណនាតិចក្នុងមួយជំហាន ព្រោះមិនពឹងផ្អែកលើចំនួនទិន្នន័យសរុប។ អាចគេចផុតពីចំណុចអប្បបរមាក្នុងតំបន់បានល្អជាង GD។ | ពិបាកក្នុងការកំណត់អត្រាសិក្សា (Learning rate) ឲ្យបានសមស្រប ហើយដំណើរការនៃការទាញចូលមានភាពរំញ័រខ្លាំង (Fluctuations)។ | ទោះបីជាល្បឿននៃការបណ្តុះបណ្តាលអាចលឿនជាង GD តែវាទាមទារពេលវេលាយូរក្នុងការទាញចូលចំណុចល្អបំផុត (Global minimum)។ |
| Adaptive Moment Estimation (Adam) ការប៉ាន់ស្មានពេលវេលាសម្របតាមទិន្នន័យ (Adam) |
មានដំណើរការល្អ និងមានស្ថិរភាពខ្ពស់។ ស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ទិន្នន័យដែលមានលក្ខណៈស្តួចស្តើង (Sparse gradients) និងទិន្នន័យធំៗដែលមានវិមាត្រច្រើន។ | ក្នុងលក្ខខណ្ឌមួយចំនួន វាអាចប្រឈមនឹងបញ្ហាមិនអាចទាញចូល (Cannot converge) ទៅកាន់ចំណុចអប្បបរមាបានល្អឥតខ្ចោះនោះទេ។ | ផ្តល់នូវភាពជាក់លាក់ខ្ពស់ (រហូតដល់ 98.53% ក្នុងការធ្វើតេស្តផ្នែកវេជ្ជសាស្ត្រមួយចំនួន) និងមានល្បឿនបណ្តុះបណ្តាលលឿនសម្រាប់ម៉ូដែលស៊ាំញ៉ាំ។ |
| Nesterov-Accelerated Adaptive Moment Estimation (Nadam) បច្ចេកទេស Nadam (Adam បូកបញ្ចូលនឹង Nesterov Momentum) |
រួមបញ្ចូលគុណសម្បត្តិនៃ Nesterov Momentum និង Adam ដែលជួយពន្លឿនការទាញចូលបានលឿន និងមានប្រសិទ្ធភាពជាង SGD ធម្មតា។ ស័ក្តិសមសម្រាប់ម៉ូដែលស្មុគស្មាញ។ | ដូចគ្នានឹង Adam ដែរ យន្តការនេះអាចនឹងមិនទាញចូល (Converge) បានល្អនៅក្នុងកាលៈទេសៈជាក់លាក់មួយចំនួន។ | ផ្តល់នូវលទ្ធផលល្អឥតខ្ចោះ និងមានស្ថិរភាពបំផុត (Stable performance) ទាំងអត្រានៃការទាញចូល និងល្បឿនបណ្តុះបណ្តាលធៀបនឹងបច្ចេកទេសផ្សេងៗទៀត។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ទោះបីជាឯកសារមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតពីផ្នែករឹង (Hardware) ក៏ដោយ ការអនុវត្តបច្ចេកទេស Optimization លើម៉ូដែល Deep Learning តែងតែទាមទារធនធានកុំព្យូទ័រខ្ពស់ និងទិន្នន័យធំ។
ការសិក្សានេះគឺជាការពិនិត្យឡើងវិញនូវអក្សរសិល្ប៍ (Literature Review) ដោយពឹងផ្អែកលើលទ្ធផលពីសំណុំទិន្នន័យអន្តរជាតិស្តង់ដារ (ដូចជា CIFAR-10) និងទិន្នន័យវេជ្ជសាស្ត្រ/អាកាសធាតុបរទេស។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការខ្វះខាតទិន្នន័យក្នុងស្រុកដែលមានទំហំធំអាចធ្វើឱ្យការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលមិនទទួលបានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ ប៉ុន្តែការជ្រើសរើស Optimizer ដែលត្រឹមត្រូវ (ដូចជា Nadam) នឹងជួយកាត់បន្ថយបញ្ហានេះ ជាពិសេសលើទិន្នន័យដែលស្តួចស្តើង។
ការយល់ដឹងពីក្បួនដោះស្រាយសុទិដ្ឋិកម្ម (Optimization algorithms) ទាំងនេះគឺមានសារៈសំខាន់ណាស់សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍវិស័យបច្ចេកវិទ្យាបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) នៅកម្ពុជា។
ការជ្រើសរើសបច្ចេកទេស Optimization ដែលស័ក្តិសម (ដូចជា Adam ឬ Nadam) មិនត្រឹមតែជួយបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃម៉ូដែលប៉ុណ្ណោះទេ តែថែមទាំងជួយសន្សំសំចៃថ្លៃដើមលើការប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនមេ (Server costs) និងពេលវេលាស្រាវជ្រាវក្នុងបរិបទដែលកម្ពុជានៅមានធនធានកម្រិតនៅឡើយ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Gradient Descent (GD) | ជាក្បួនដោះស្រាយសម្រាប់ស្វែងរកចំណុចទាបបំផុតនៃអនុគមន៍ ដោយធ្វើការផ្លាស់ប្តូរតម្លៃបន្តិចម្តងៗក្នុងទិសដៅផ្ទុយពីកម្រិតជម្រាល (Gradient) ដើម្បីកាត់បន្ថយកំហុស (Error) របស់ម៉ូដែលឱ្យនៅតិចបំផុត។ | ដូចជាមនុស្សបិទភ្នែកកំពុងរកផ្លូវចុះពីលើភ្នំមកជ្រលងភ្នំ ដោយប្រើជើងស្ទាបរកទិសដៅណាដែលទេរចុះក្រោម។ |
| Local Minima | ជាចំណុចទាបមួយនៅក្នុងអនុគមន៍ ប៉ុន្តែវាមិនមែនជាចំណុចដែលទាបជាងគេបំផុត (Global Minimum) នោះទេ ដែលធ្វើឱ្យម៉ូដែលគិតថាវាបានរកឃើញចម្លើយល្អបំផុតហើយ តែការពិតនៅមានចម្លើយល្អជាងនេះ។ | ដូចជាការចុះពីលើភ្នំធ្លាក់ចូលក្នុងរណ្តៅមួយនៅលើចង្កេះភ្នំ ហើយគិតថាដល់ជើងភ្នំហើយ ទាំងដែលជើងភ្នំពិតប្រាកដនៅទាបជាងនោះ។ |
| Learning Rate | ជាទំហំនៃជំហាននីមួយៗដែលក្បួនដោះស្រាយ (Algorithm) ត្រូវឈានទៅរកចំណុចអប្បបរមា។ ប្រសិនបើវាធំពេក អាចនឹងរំលងចំណុចគោលដៅ តែបើវាតូចពេក នឹងត្រូវចំណាយពេលយូរខ្លាំង។ | ដូចជាការបោះជំហានរបស់មនុស្ស បើឈានជើងធំពេកអាចនឹងដើរហួសផ្ទះដែលចង់ទៅ រីឯបើឈានជើងតូចពេកដូចស្រមោច នោះនឹងប្រើពេលយូរទម្រាំទៅដល់។ |
| Stochastic Gradient Descent (SGD) | ជាទម្រង់មួយនៃ Gradient Descent ដែលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យតែមួយ ឬមួយផ្នែកតូច (ចៃដន្យ) ប៉ុណ្ណោះក្នុងមួយជំហាននៃការគណនា ដើម្បីជួយឱ្យការហ្វឹកហាត់មានល្បឿនលឿន និងកាត់បន្ថយការប្រើប្រាស់អង្គចងចាំ។ | ជំនួសឱ្យការអានសៀវភៅទាំងមូលទើបសន្និដ្ឋានម្តង វាប្រៀបដូចជាការទាញយកទំព័រណាមួយមកអានដោយចៃដន្យ រួចធ្វើការកែតម្រូវការយល់ដឹងរបស់ខ្លួនភ្លាមៗ។ |
| Momentum | ជាបច្ចេកទេសបន្ថែមសន្ទុះដល់ក្បួនដោះស្រាយ ដោយយកល្បឿននៃការផ្លាស់ប្តូរពីជំហានមុនៗមកបូកបញ្ចូលគ្នា ដើម្បីជួយរុញម៉ូដែលឱ្យរំលងផុតពី Local Minima និងពន្លឿនការទៅដល់គោលដៅ។ | ដូចជាការរុញរទេះចុះចំណោត ដែលរទេះមានសន្ទុះល្បឿនខ្លាំងពីមុនមក អាចធ្វើឱ្យវារអិលរំលងរលាក់តូចៗបានយ៉ាងងាយស្រួលដោយមិនជាប់គាំង។ |
| Cost Function | ជាអនុគមន៍គណិតវិទ្យាដែលប្រើសម្រាប់វាស់ស្ទង់ថាតើម៉ូដែលព្យាករណ៍បានខុសពីទិន្នន័យជាក់ស្តែងកម្រិតណា។ គោលដៅចម្បងនៃម៉ូដែលគឺធ្វើឱ្យតម្លៃកំហុសនេះកាន់តែតូចកាន់តែល្អ។ | ប្រៀបដូចជាពិន្ទុកំហុសនៃការប្រលង បើអ្នកធ្វើខុសកាន់តែតិច ពិន្ទុកំហុសកាន់តែតូច នោះមានន័យថាអ្នករៀនកាន់តែពូកែ។ |
| Epoch | ជុំនៃការបណ្តុះបណ្តាលដែលម៉ូដែលបានមើល និងរៀនពីសំណុំទិន្នន័យសរុប (Training Dataset) ទាំងមូលពេញមួយជុំ។ ការរៀនច្រើនជុំ (Epochs) ជួយឱ្យម៉ូដែលកាន់តែមានភាពសុក្រឹត។ | ដូចជាការអានសៀវភៅមេរៀនចប់មួយក្បាលពេញពីដើមដល់ចប់រាប់ជាមួយជុំ បើអានច្រើនជុំ នឹងកាន់តែចាំច្បាស់។ |
| Back-propagation | ជាយន្តការបញ្ជូនកំហុស (Error) ត្រឡប់ថយក្រោយវិញតាមស្រទាប់នីមួយៗនៃបណ្តាញសរសៃប្រសាទ (Neural Network) ដើម្បីធ្វើការកែតម្រូវទម្ងន់ (Weights) នៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រនីមួយៗឱ្យមានភាពត្រឹមត្រូវជាងមុន។ | ដូចជាការធ្វើនំខួច ហើយអ្នកភ្លក់ប្រាប់ថាប្រៃពេក ចុងភៅក៏ដើរត្រឡប់ទៅប្រាប់កូនកាំបិតឱ្យបន្ថយអំបិលសម្រាប់ការធ្វើលើកក្រោយ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
