สร้าง Softmax Classifier ด้วยตัวเอง: เจาะลึกโครงสร้างและวิธีการทำงาน
การทำความเข้าใจหลักการทำงานเบื้องหลังเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เป็นสิ่งสำคัญ โดยเฉพาะเมื่อต้องสร้างโมเดลจำแนกประเภทข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงอย่าง Softmax Classifier การได้ลงมือสร้างโมเดลนี้ตั้งแต่เริ่มต้น จะช่วยให้เห็นภาพรวมและรายละเอียดการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) ได้อย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น
เรามาดูกันว่า Softmax Classifier คืออะไร มีส่วนประกอบสำคัญอะไรบ้าง และทำงานอย่างไรบ้าง
Softmax Classifier คืออะไร?
Softmax Classifier เป็นหัวใจสำคัญของโมเดล โครงข่ายประสาทเทียม ที่ใช้ในการ จำแนกประเภทข้อมูลหลายกลุ่ม (multi-class classification) โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องการให้ผลลัพธ์ที่ได้ออกมาเป็นความน่าจะเป็นของแต่ละประเภท เมื่อมีข้อมูลขาเข้า เช่น รูปภาพ ข้อความ หรือข้อมูลตัวเลข โมเดลจะประมวลผลและบอกว่าข้อมูลนั้นน่าจะเป็นของประเภทไหนมากที่สุด พร้อมแสดงค่าความน่าจะเป็นสำหรับทุกประเภทออกมา
Softmax Classifier จะเปลี่ยนค่าที่ได้จากเลเยอร์สุดท้ายของโครงข่ายประสาทเทียม (ที่เรียกว่า logits หรือค่าดิบ) ให้กลายเป็นชุดของ ความน่าจะเป็น ที่รวมกันได้เท่ากับ 1 ซึ่งทำให้ง่ายต่อการตีความและตัดสินใจ
หัวใจของการเรียนรู้: ฟังก์ชัน Softmax และ Cross-Entropy Loss
เพื่อให้ Softmax Classifier ทำงานได้อย่างแม่นยำ มีสององค์ประกอบหลักที่ต้องทำความเข้าใจ
ฟังก์ชัน Softmax เป็นฟังก์ชันกระตุ้น (activation function) ที่แปลงค่า logits ให้เป็นความน่าจะเป็น ความพิเศษคือมันจะทำให้ค่าทั้งหมดเป็นบวก และเมื่อนำความน่าจะเป็นของทุกประเภทมารวมกัน ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็น 1 เสมอ ทำให้เหมาะมากสำหรับการจำแนกข้อมูลหลายคลาส ตัวอย่างเช่น หากโมเดลทำนายว่าภาพนี้เป็นแมว 80% เป็นหมา 15% และเป็นนก 5% ผลรวมทั้งหมดก็คือ 100%
ส่วน Cross-Entropy Loss คือฟังก์ชันที่ใช้ในการ วัดผลความผิดพลาด ของโมเดล มันบอกว่าโมเดลทำนายได้ดีแค่ไหนเมื่อเทียบกับความเป็นจริง Semtence If the model is very confident about a wrong prediction, the Cross-Entropy Loss will be very high. ยิ่งค่าความผิดพลาดนี้ต่ำเท่าไหร่ โมเดลก็ยิ่งเรียนรู้ได้ดีเท่านั้น ฟังก์ชันนี้มีประสิทธิภาพสูงในการสอนโมเดลให้ปรับปรุงการทำนายความน่าจะเป็นให้ใกล้เคียงกับความจริงมากที่สุด
การปรับปรุงโมเดล: Gradient Descent
เพื่อให้โมเดลของเราฉลาดขึ้นและทำนายได้แม่นยำขึ้น จะต้องมีกลไกในการปรับปรุงพารามิเตอร์ น้ำหนัก (weights) และ ไบแอส (biases) ซึ่งเป็นตัวกำหนดการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม
กลไกนั้นคือ Gradient Descent หรือการเคลื่อนที่ตามความชันลงมา Gradient Descent ทำงานโดยการคำนวณ อนุพันธ์ (gradient) ของฟังก์ชัน Cross-Entropy Loss เทียบกับน้ำหนักและไบแอส จากนั้นจะปรับค่าน้ำหนักและไบแอสไปในทิศทางที่ทำให้ค่าความผิดพลาดลดลงทีละน้อย การทำซ้ำขั้นตอนนี้หลาย ๆ ครั้งจะช่วยให้โมเดลค่อย ๆ เรียนรู้และปรับตัวเองให้ทำนายได้แม่นยำยิ่งขึ้น
ขั้นตอนการทำงานของโครงข่ายประสาทเทียม
กระบวนการเรียนรู้ของโครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยสามขั้นตอนหลักที่ทำงานวนซ้ำไปมา
1. Forward Propagation (การส่งต่อข้อมูลไปข้างหน้า): เป็นขั้นตอนที่ข้อมูลถูกป้อนเข้าสู่โมเดล ผ่านเลเยอร์ต่างๆ และถูกคำนวณไปเรื่อยๆ จนกระทั่งถึงเลเยอร์สุดท้ายที่ใช้ฟังก์ชัน Softmax เพื่อคำนวณค่าความน่าจะเป็นของแต่ละประเภทออกมา
2. Backward Propagation (การส่งสัญญาณย้อนกลับ): หลังจากได้ค่าความน่าจะเป็นจากการทำนาย ก็จะนำไปเปรียบเทียบกับผลลัพธ์จริงเพื่อคำนวณค่า Cross-Entropy Loss จากนั้นจะคำนวณอนุพันธ์ของ Loss ฟังก์ชันย้อนกลับไปยังทุกๆ น้ำหนักและไบแอสในโมเดล กระบวนการนี้เรียกว่า Backpropagation ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญในการหาว่าน้ำหนักและไบแอสแต่ละตัวมีส่วนทำให้เกิดความผิดพลาดมากน้อยเพียงใด
3. Update Parameters (การปรับปรุงพารามิเตอร์): เมื่อได้ค่าอนุพันธ์แล้ว ก็จะนำไปใช้ในการปรับปรุงน้ำหนักและไบแอสโดยใช้ Gradient Descent โดยมีการกำหนด อัตราการเรียนรู้ (learning rate) เพื่อควบคุมขนาดของการปรับปรุงในแต่ละครั้ง เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ได้อย่างมีเสถียรภาพและไม่ปรับเปลี่ยนมากเกินไป
สร้างด้วยตัวเองดีอย่างไร?
การลงมือสร้าง Softmax Classifier ด้วยตัวเองตั้งแต่เริ่มต้น ทำให้เห็นภาพการทำงานของแต่ละส่วนประกอบอย่างชัดเจน ตั้งแต่การรับข้อมูล การแปลงค่า การคำนวณความผิดพลาด ไปจนถึงการปรับปรุงโมเดลให้ดีขึ้นเรื่อยๆ ความเข้าใจในพื้นฐานเหล่านี้เป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการพัฒนาและปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นในอนาคต
การเข้าใจกลไกภายในของ Softmax Classifier ช่วยให้สามารถวินิจฉัยปัญหาของโมเดลได้ง่ายขึ้น และยังเป็นประตูสู่การพัฒนาวิธีการใหม่ๆ ในการจัดการกับความท้าทายในการจำแนกประเภทข้อมูลอีกด้วย นี่คือวิธีที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและวิศวกร AI สร้างสรรค์นวัตกรรมใหม่ๆ ในโลกของการเรียนรู้ของเครื่อง