Когда не будет недостатка в артах: что необходимо учитывать при создании собственной нейросети
На текущий момент нейросетями уже вряд ли кого-то можно удивить. С помощью этих приложений, дополнительно разработанных для личностей творческих, можно сгенерировать текст, картинку или даже полноценный видеоролик.
Я сама частенько пользуюсь нейросетями, а иной раз, глядя на ограничения от жадных разрабов, хочется просто взять и запрограммировать что-то своё, подогнать шаблоны и выдать результат, который меня уж точно никогда не подведет ни в количестве пальцев на один квадратный метр арта, ни в распознавании запроса.
А так ли это просто и почему буквально каждый программист не может создать собственную нейросеть для генерации изображений? Разбираемся далее.
Определение цели и задачи
Слишком множество факторов необходимо учитывать программисту (а за создание нейросети для артов должны браться хоть сколько-нибудь понимающие программисты), которые охватывают не столько даже теоретические аспекты написания программы, сколько возможность реализации на практике:
для начала выбираем задачу, которую хотим решить с помощью нашей будущей модельки, однако, это даже не формальность, а напрямую зависимость от дальнейшего типа архитектуры и данных, которые надо будет выбрать;
далее выбираем наиболее подходящие алгоритмы, но и здесь есть загвоздка, ведь необходим подбор и классификации, и регрессии, и генерации данных (вот с последним пунктом у программистов проблема слишком явная, ибо их нейросети способны выдавать такие перлы, что вирус обзавидуется корявости исполнения);
про метрики оценки не забываем и выбираем, какую точность и полноту будем прописывать при измерении результатов нейросети.
Верхушку айсберга разобрали, плывём дальше
Ну выбрали цели с задачами, определились с алгоритмами и можно отдохнуть пару минут. Далее, пока еще горячо, необходимо приступить к подготовке данных:
чтобы нейросеть нам подчинялась и не рисовала голубей вместо пингвинов, ее необходимо годно обучить, и для этого программист обзаводится достаточным объемом данных, которым можно накормить своё детище на стадии разработки;
кроме того, мы же не будем кормить наше создание некачественными данными, поэтому на наших плечах лежит чистота, точность и релевантность этих данных;
для удобства распределения данных порционно, требуется их разделение на три основные категории, начиная с обучающего набора, который служит первой ступенью на пути к обучению модели, продолжая валидационным набором, включающим в себя настройки гиперпараметров, и завершая тестовым набором, чтобы оценить фактическую производительность;
и последнее в текущей операции, это проведение нормализации и преобразования признаков.
Пройдемся галопом по остаткам программирования
выбираем архитектуру нашей будущей нейросети, учитываем ее тип (конкретно для генерации артов понадобится свёрточная нейронная сеть), количество слоёв и нейронов, ведь картинка должна быть не на отвали, функции активации для каждого слоя и функцию потерь;
обучаем нашу звёздочку премудростям, и для этого выбираем алгоритм оптимизации, скорость обучения, размер пакетов, полные проходы по обучающему набору данных и не забываем про регуляризацию;
оцениваем и настраиваем наш почти конечный результат с помощью тестового набора данных, анализа и своевременной проработки слабых мест, настройки гиперпараметров (как вариант, grid search, random search, Bayesian optimization);
выбираем инструменты (библиотеки), которые наиболее качественно отразятся на конечном продукте, конкретно для нейросети, генерирующей арты, можно выбрать PyTorch, так как она для новичка-программиста с предельно простой отладкой.
Что мы получаем в конце
А в конце у нас при соблюдении всех вышеизложенных требований получается гибкая нейросеть, в которую можно вносить коррективы, имеющая предельно простую модель и спроектированная таким образом, что гарантирует дальнейшую склонность в обучение, как бы странно это ни звучало.
На выходе нужен продукт, а не упаковка, поэтому необходимо знаться с основной базой конструирования такого далеко не простого результата.