{"id":26265,"date":"2022-02-15T10:06:19","date_gmt":"2022-02-15T16:06:19","guid":{"rendered":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=26265"},"modified":"2022-02-15T10:07:02","modified_gmt":"2022-02-15T16:07:02","slug":"los-informaticos-demuestran-por-que-las-redes-neuronales-mas-grandes-funcionan-mejor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/los-informaticos-demuestran-por-que-las-redes-neuronales-mas-grandes-funcionan-mejor\/","title":{"rendered":"Los inform\u00e1ticos demuestran por qu\u00e9 las redes neuronales m\u00e1s grandes funcionan mejor"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Nuestra especie le debe mucho a los pulgares oponibles. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Pero si la evoluci\u00f3n nos hubiera dado pulgares extra, las cosas probablemente no habr\u00edan mejorado mucho. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Un pulgar por mano es suficiente.<\/span><\/span><!--more--><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">No es as\u00ed para las redes neuronales, los principales sistemas de inteligencia artificial para realizar tareas similares a las humanas. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">A medida que se han hecho m\u00e1s grandes, han llegado a comprender m\u00e1s. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Esto ha sido una sorpresa para los espectadores. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los resultados matem\u00e1ticos fundamentales sugirieron que las redes solo podr\u00edan ser tan grandes, pero las redes neuronales modernas probablemente se ampliar\u00edan mucho m\u00e1s all\u00e1 del requisito previsto, una situaci\u00f3n conocida como sobreparametrizaci\u00f3n.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">En un\u00a0 <\/span><\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2105.12806\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">art\u00edculo<\/span><\/span><\/a><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0presentado en diciembre en NeurIPS, una conferencia l\u00edder,\u00a0 <\/span><\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"http:\/\/sbubeck.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">S\u00e9bastien Bubeck<\/span><\/span><\/a><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0de Microsoft Research y\u00a0 <\/span><\/span><a style=\"color: #000000;\" href=\"http:\/\/web.stanford.edu\/~msellke\/main\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Mark Sellke<\/span><\/span><\/a><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0de la Universidad de Stanford brindaron una nueva explicaci\u00f3n del misterio detr\u00e1s del \u00e9xito de la escalabilidad. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Muestran que las redes neuronales deben ser mucho m\u00e1s grandes de lo que se espera convencionalmente para evitar ciertos problemas b\u00e1sicos. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">El hallazgo ofrece una visi\u00f3n general de una pregunta que ha persistido durante varias d\u00e9cadas.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<div id=\"component-620bcb2b62816\" class=\"\" style=\"text-align: justify;\">\n<aside class=\"post__aside mb2 relative theme__anchors--none hide-on-print abstract-insight post__aside--right hide-on-print\" data-reactroot=\"\">\n<div class=\"abstractions insights\">\n<div>\n<div class=\"relative image mx0\">\n<div><\/div>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><picture><source srcset=\"https:\/\/d2r55xnwy6nx47.cloudfront.net\/uploads\/2017\/04\/Abstractions-520x520.png\" \/><\/picture><\/span><\/p>\n<div><\/div>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><picture><img decoding=\"async\" class=\"block mxa is-loaded border-gray1 px1\" src=\"https:\/\/d2r55xnwy6nx47.cloudfront.net\/uploads\/2017\/04\/Abstractions-520x520.png\" \/><\/picture><\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"post__content wysiwyg pangram medium o8 theme__anchors--solid scale4 mt1 mb1\"><span style=\"color: #000000;\"><em><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Abstracciones<\/span><\/span><\/em><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> \u00a0navega por ideas prometedoras en ciencia y matem\u00e1ticas. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Viaje con nosotros y \u00fanase a la conversaci\u00f3n.<\/span><\/span><\/span><\/div>\n<div>\n<hr class=\"black o8\" \/>\n<h4 class=\"theme__accent mv1\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Ver todo el blog de Abstracciones<\/span><\/span><\/span><\/h4>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/aside>\n<\/div>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">\u201cEs un resultado matem\u00e1tico y te\u00f3rico realmente interesante\u201d, dijo\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/people.epfl.ch\/lenka.zdeborova\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Lenka Zdeborov\u00e1<\/a>\u00a0del Instituto Federal Suizo de Tecnolog\u00eda de Lausana.\u00a0\u201cLo prueban de esta manera muy gen\u00e9rica.\u00a0Entonces, en ese sentido, va al n\u00facleo de la inform\u00e1tica\u201d.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Las expectativas est\u00e1ndar para el tama\u00f1o de las redes neuronales provienen de un an\u00e1lisis de c\u00f3mo memorizan los datos.\u00a0Pero para entender la memorizaci\u00f3n, primero debemos entender qu\u00e9 hacen las redes.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Una tarea com\u00fan de las redes neuronales es identificar objetos en im\u00e1genes.\u00a0Para crear una red que pueda hacer esto, los investigadores primero le proporcionan muchas im\u00e1genes y etiquetas de objetos, y la entrenan para aprender las correlaciones entre ellos.\u00a0Posteriormente, la red identificar\u00e1 correctamente el objeto en una imagen que ya ha visto.\u00a0En otras palabras, el entrenamiento hace que una red memorice datos.\u00a0M\u00e1s notablemente, una vez que una red ha memorizado suficientes datos de entrenamiento, tambi\u00e9n adquiere la capacidad de predecir las etiquetas de los objetos que nunca ha visto, con diversos grados de precisi\u00f3n.\u00a0Este \u00faltimo proceso se conoce como generalizaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">El tama\u00f1o de una red determina cu\u00e1nto puede memorizar.\u00a0Esto se puede entender gr\u00e1ficamente.\u00a0Imagine obtener dos puntos de datos que coloca en un\u00a0plano\u00a0<em>xy .\u00a0<\/em>Puede conectar estos puntos con una l\u00ednea descrita por dos par\u00e1metros: la pendiente de la l\u00ednea y su altura cuando cruza el eje vertical.\u00a0Si a alguien m\u00e1s se le da la l\u00ednea, as\u00ed como una coordenada\u00a0<em>x<\/em>\u00a0de uno de los puntos de datos originales, puede averiguar la coordenada\u00a0<em>y<\/em>\u00a0correspondiente simplemente mirando la l\u00ednea (o usando los par\u00e1metros).\u00a0La l\u00ednea ha memorizado los dos puntos de datos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Las redes neuronales hacen algo similar.\u00a0Las im\u00e1genes, por ejemplo, se describen mediante cientos o miles de valores, uno para cada p\u00edxel.\u00a0Este conjunto de muchos valores libres es matem\u00e1ticamente equivalente a las coordenadas de un punto en un espacio de alta dimensi\u00f3n.\u00a0El n\u00famero de coordenadas se llama dimensi\u00f3n.<\/span><\/p>\n<div id=\"component-620bcb2b6429c\" class=\"\" style=\"text-align: justify;\">\n<aside class=\"post__aside mb2 relative mha hide-on-print post__aside--right hide-on-print\" data-reactroot=\"\">\n<div class=\"post__aside__pullquote align-c relative align-c\">\n<div class=\"pullquote theme__text mb2 align-c\">\n<div class=\"mb1\">\n<p><span style=\"color: #000000;\">La escala se nos impuso.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p><span style=\"color: #000000;\">S\u00e9bastien Bubeck, Investigaci\u00f3n de Microsoft<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/aside>\n<\/div>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Un viejo resultado matem\u00e1tico dice que para ajustar\u00a0<em>n<\/em>\u00a0puntos de datos con una curva, necesita una funci\u00f3n con\u00a0<em>n<\/em>\u00a0par\u00e1metros.\u00a0(En el ejemplo anterior, los dos puntos se describ\u00edan mediante una curva con dos par\u00e1metros). Cuando las redes neuronales surgieron por primera vez como una fuerza en la d\u00e9cada de 1980, ten\u00eda sentido pensar lo mismo.\u00a0Solo deber\u00edan necesitar\u00a0<em>n<\/em>\u00a0par\u00e1metros para ajustar\u00a0<em>n<\/em>\u00a0puntos de datos, independientemente de la dimensi\u00f3n de los datos.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">\u201cEsto ya no es lo que est\u00e1 pasando\u201d, dijo\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/users.ece.utexas.edu\/~dimakis\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Alex Dimakis<\/a>\u00a0de la Universidad de Texas, Austin.\u00a0\u201cEn este momento, estamos creando rutinariamente redes neuronales que tienen una cantidad de par\u00e1metros mayor que la cantidad de muestras de entrenamiento.\u00a0Esto dice que los libros tienen que ser reescritos\u201d.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Bubeck y Sellke no se propusieron reescribir nada.\u00a0Estaban estudiando una propiedad diferente de la que a\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/www.quantamagazine.org\/ai-researchers-fight-noise-by-turning-to-biology-20211207\/\">menudo carecen<\/a>\u00a0las redes neuronales , llamada robustez, que es la capacidad de una red para lidiar con peque\u00f1os cambios.\u00a0Por ejemplo, una red que no es robusta puede haber aprendido a reconocer una jirafa, pero etiquetar\u00eda err\u00f3neamente una versi\u00f3n apenas modificada como un jerbo.\u00a0En 2019, Bubeck y sus colegas buscaban probar teoremas sobre el problema cuando se dieron cuenta de que estaba conectado al tama\u00f1o de una red.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">\u201cEst\u00e1bamos estudiando ejemplos contradictorios, y luego la escala se nos impuso\u201d, dijo Bubeck.\u00a0\u201cReconocimos que era esta oportunidad incre\u00edble, porque exist\u00eda la necesidad de comprender la escala misma\u201d.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">En su nueva prueba, la pareja muestra que la sobreparametrizaci\u00f3n es necesaria para que una red sea robusta.\u00a0Lo hacen calculando cu\u00e1ntos par\u00e1metros se necesitan para ajustar los puntos de datos con una curva que tiene una propiedad matem\u00e1tica equivalente a la robustez: la suavidad.Para ver esto, imagine nuevamente una curva en el plano, donde la coordenada\u00a0<em>x<\/em>\u00a0representa el color de un solo p\u00edxel y la coordenada\u00a0<em>y<\/em>\u00a0representa una etiqueta de imagen.\u00a0Dado que la curva es suave, si modificara ligeramente el color del p\u00edxel, movi\u00e9ndose una distancia corta a lo largo de la curva, la predicci\u00f3n correspondiente solo cambiar\u00eda una peque\u00f1a cantidad.\u00a0Por otro lado, para una curva extremadamente irregular, un peque\u00f1o cambio en la coordenada\u00a0<em>x<\/em>\u00a0(el color) puede provocar un cambio dr\u00e1stico en la coordenada\u00a0<em>y<\/em>\u00a0(la etiqueta de la imagen).\u00a0Las jirafas pueden convertirse en jerbos.<\/span><\/p>\n<div id=\"component-620bcb2b68f49\" class=\"\" style=\"text-align: justify;\">\n<aside class=\"post__aside mb2 relative post__aside--right post__aside--medium hide-on-print\" data-reactroot=\"\">\n<div class=\"card clearfix mv05 pv1 theme__anchors--none is-grid-variant is-shortcode border-grey-o25\">\n<div class=\"card__image mr1 mb1\">\n<div class=\"image mx0 relative image--standard\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/aside>\n<\/div>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Bubeck y Sellke demostraron que el ajuste suave de puntos de datos de alta dimensi\u00f3n requiere no solo\u00a0<em>n<\/em>\u00a0par\u00e1metros, sino\u00a0<em>n<\/em>\u00a0\u00d7\u00a0<em>d<\/em>\u00a0par\u00e1metros, donde\u00a0<em>d<\/em>\u00a0es la dimensi\u00f3n de la entrada (por ejemplo, 784 para una imagen de 784 p\u00edxeles).\u00a0En otras palabras, si desea que una red memorice de manera s\u00f3lida sus datos de entrenamiento, la sobreparametrizaci\u00f3n no solo es \u00fatil, es obligatoria.\u00a0La prueba se basa en un hecho curioso sobre la geometr\u00eda de alta dimensi\u00f3n, que es que los puntos distribuidos al azar colocados en la superficie de una esfera est\u00e1n separados casi por un di\u00e1metro completo entre s\u00ed.\u00a0La gran separaci\u00f3n entre los puntos significa que ajustarlos a todos con una sola curva suave requiere muchos par\u00e1metros adicionales.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">\u201cLa prueba es muy elemental, sin matem\u00e1ticas pesadas, y dice algo muy general\u201d, dijo\u00a0<a style=\"color: #000000;\" href=\"https:\/\/seas.yale.edu\/faculty-research\/faculty-directory\/amin-karbasi\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Amin Karbasi<\/a> de la Universidad de Yale.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">El resultado proporciona una nueva forma de comprender por qu\u00e9 la simple estrategia de ampliar las redes neuronales ha sido tan efectiva.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\">Otra investigaci\u00f3n ha revelado razones adicionales por las que la sobreparametrizaci\u00f3n es \u00fatil.\u00a0Por ejemplo, puede mejorar la eficiencia del proceso de formaci\u00f3n, as\u00ed como la capacidad de generalizaci\u00f3n de una red.\u00a0Si bien ahora sabemos que la sobreparametrizaci\u00f3n es necesaria para la robustez, no est\u00e1 claro cu\u00e1n necesaria es la robustez para otras cosas.\u00a0Pero al conectarlo con la sobreparametrizaci\u00f3n, la nueva prueba sugiere que la robustez puede ser m\u00e1s importante de lo que se pensaba, una clave \u00fanica que desbloquea muchos beneficios.<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u201cLa robustez parece un requisito previo para la generalizaci\u00f3n\u201d, dijo Bubeck. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">\u201cSi tienes un sistema en el que solo lo perturbas un poco y luego se vuelve loco, \u00bfqu\u00e9 tipo de sistema es ese? <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Eso no es razonable. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Creo que es un requisito fundamental y b\u00e1sico\u201d.<\/span><\/span><\/span><\/p>\n<p><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Fuente:<\/span><\/span><\/p>\n<p><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">(2022n, 10 de febrero). <\/span><\/span><i><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\">Los inform\u00e1ticos demuestran por qu\u00e9 las redes neuronales m\u00e1s grandes funcionan mejor<\/span><\/span><\/i><span style=\"vertical-align: inherit;\"><span style=\"vertical-align: inherit;\"> . <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Revista Cuanta. <\/span><span style=\"vertical-align: inherit;\">Recuperado el 15 de febrero de 2022, de https:\/\/www.quantamagazine.org\/computer-scientists-prove-why-bigger-neural-networks-do-better-20220210\/<\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nuestra especie le debe mucho a los pulgares oponibles. Pero si la evoluci\u00f3n nos hubiera dado pulgares extra, las cosas probablemente no habr\u00edan mejorado mucho. Un pulgar por mano es suficiente.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":26267,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[361],"tags":[],"class_list":["post-26265","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ia"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v26.7 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Los inform\u00e1ticos demuestran por qu\u00e9 las redes neuronales m\u00e1s grandes funcionan mejor - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/ia\/los-informaticos-demuestran-por-que-las-redes-neuronales-mas-grandes-funcionan-mejor\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"en_US\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Los inform\u00e1ticos demuestran por qu\u00e9 las redes neuronales m\u00e1s grandes funcionan mejor - Observatorio Tecnol\u00f3gico de Hidalgo\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Nuestra especie le debe mucho a los pulgares oponibles. 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