Kas yra algoritmo hiperparametrai?
Mašininio mokymosi srityje, ypač dirbtinio intelekto (DI) ir debesų platformų, pvz., „Google Cloud Machine Learning“, kontekste, hiperparametrai vaidina lemiamą vaidmenį algoritmų našumui ir efektyvumui. Hiperparametrai yra išorinės konfigūracijos, nustatytos prieš pradedant mokymo procesą, valdančios mokymosi algoritmo elgesį ir tiesiogiai įtakojančios modelio veikimą.
Norint suprasti hiperparametrus, būtina juos atskirti nuo parametrų. Parametrai yra modelio vidiniai ir išmokami iš mokymo duomenų mokymosi proceso metu. Parametrų pavyzdžiai yra svoriai neuroniniuose tinkluose arba koeficientai tiesinės regresijos modeliuose. Kita vertus, hiperparametrai nėra mokomi iš treniruočių duomenų, bet juos iš anksto nustato specialistas. Jie kontroliuoja modelio mokymo procesą ir struktūrą.
Hiperparametrų tipai
1. Modelio hiperparametrai: Jie nustato modelio struktūrą. Pavyzdžiui, neuroniniuose tinkluose hiperparametrai apima sluoksnių skaičių ir neuronų skaičių kiekviename sluoksnyje. Sprendimų medžiuose hiperparametrai gali apimti didžiausią medžio gylį arba mažiausią pavyzdžių skaičių, reikalingą mazgui padalinti.
2. Algoritmo hiperparametrai: Jie valdo patį mokymosi procesą. Pavyzdžiai: mokymosi greitis taikant gradiento nusileidimo algoritmus, partijos dydis mažo pakopinio gradiento nusileidimo atveju ir mokymo epochų skaičius.
Hiperparametrų pavyzdžiai
1. Mokymosi rodiklis: Tai svarbus optimizavimo algoritmų, pvz., gradiento nusileidimo, hiperparametras. Jis nustato žingsnio dydį kiekvienoje iteracijoje, judant link nuostolių funkcijos minimumo. Dėl didelio mokymosi greičio modelis gali per greitai priartėti prie neoptimalaus sprendimo, o dėl žemo mokymosi greičio gali užsitęsti mokymo procesas, kuris gali įstrigti vietiniuose minimumuose.
2. Partijos dydis: Stochastinio gradiento nusileidime (SGD) ir jo variantuose partijos dydis yra mokymo pavyzdžių, naudojamų vienoje iteracijoje, skaičius. Mažesnis partijos dydis suteikia tikslesnį gradiento įvertinimą, tačiau tai gali būti brangu ir triukšminga. Ir atvirkščiai, didesnis partijos dydis gali paspartinti skaičiavimą, bet gali lemti ne tokius tikslius gradiento įvertinimus.
3. Epochų skaičius: Šis hiperparametras apibrėžia, kiek kartų mokymosi algoritmas veiks visame mokymo duomenų rinkinyje. Daugiau epochų gali lemti geresnį mokymąsi, bet taip pat padidina permontavimo riziką, jei modelis sužino treniruočių duomenų triukšmą.
4. Iškritimo rodiklis: Neuroniniuose tinkluose iškritimas yra reguliarumo metodas, kai treniruočių metu neatsižvelgiama į atsitiktinai atrinktus neuronus. Iškritimo rodiklis yra nukritusių neuronų dalis. Tai padeda išvengti per didelio pritaikymo užtikrinant, kad tinklas pernelyg nepasikliauja tam tikrais neuronais.
5. Reguliavimo parametrai: Tai apima L1 ir L2 reguliarumo koeficientus, kurie baudžia už didelius modelio svorius. Reguliavimas padeda išvengti per didelio pritaikymo, nes už didesnį svorį skiria baudą, taip skatinant paprastesnius modelius.
Hiperparametrų derinimas
Hiperparametrų derinimas yra optimalaus mokymosi algoritmo hiperparametrų rinkinio suradimo procesas. Tai svarbu, nes hiperparametrų pasirinkimas gali labai paveikti modelio veikimą. Įprasti hiperparametrų derinimo metodai yra šie:
1. Tinklelio paieška: Šis metodas apima hiperparametrų rinkinio apibrėžimą ir visų galimų derinių išbandymą. Nors jis yra išsamus, jis gali būti brangus ir atimti daug laiko.
2. Atsitiktinė paieška: Užuot bandę visus derinius, atsitiktine paieška atsitiktine tvarka atrenka hiperparametrų derinius iš iš anksto nustatytos vietos. Šis metodas dažnai yra efektyvesnis nei tinklelio paieška ir gali rasti gerų hiperparametrų su mažiau iteracijų.
3. Bajeso optimizavimas: Tai sudėtingesnis metodas, kuris sukuria tikimybinį tikslo funkcijos modelį ir naudoja jį perspektyviausiems hiperparametrams parinkti. Jis subalansuoja tyrinėjimą ir eksploatavimą, kad būtų galima efektyviai rasti optimalius hiperparametrus.
4. Hiperjuostė: Šis metodas sujungia atsitiktinę paiešką su ankstyvu sustabdymu. Pradedama nuo daugelio konfigūracijų ir palaipsniui susiaurina paieškos erdvę, anksti sustabdant prastai veikiančias konfigūracijas.
Praktiniai pavyzdžiai
Apsvarstykite neuroninio tinklo modelį vaizdų klasifikavimui naudojant „TensorFlow“ sistemą „Google Cloud Machine Learning“. Galima atsižvelgti į šiuos hiperparametrus:
1. Mokymosi rodiklis: tipiškas diapazonas gali būti [0.001, 0.01, 0.1]. Optimali vertė priklauso nuo konkretaus duomenų rinkinio ir modelio architektūros.
2. Partijos dydis: Įprastos reikšmės apima 32, 64 ir 128. Pasirinkimas priklauso nuo turimų skaičiavimo išteklių ir duomenų rinkinio dydžio.
3. Epochų skaičius: Tai gali svyruoti nuo 10 iki 100 ar daugiau, atsižvelgiant į tai, kaip greitai modelis susilieja.
4. Iškritimo rodiklis: Vertės, pvz., 0.2, 0.5 ir 0.7, gali būti išbandytos, siekiant rasti geriausią kompromisą tarp netinkamo ir per didelio pritaikymo.
5. Reguliavimo koeficientas: L2 reguliavimui galima atsižvelgti į tokias reikšmes kaip 0.0001, 0.001 ir 0.01.
Poveikis modelio veikimui
Hiperparametrų įtaka modelio veikimui gali būti didžiulė. Pavyzdžiui, dėl netinkamo mokymosi greičio modelis gali svyruoti aplink minimumą arba suartėti per lėtai. Panašiai dėl netinkamo partijos dydžio gradiento įvertinimai gali būti triukšmingi, o tai turi įtakos mokymo proceso stabilumui. Reguliavimo parametrai yra svarbūs kontroliuojant permontavimą, ypač sudėtinguose modeliuose su daugybe parametrų.
Įrankiai ir rėmai
Keli įrankiai ir sistemos palengvina hiperparametrų derinimą. „Google Cloud Machine Learning“ teikia tokias paslaugas kaip AI platformos hiperparametrų derinimas, kuris automatizuoja optimalių hiperparametrų paiešką naudojant „Google“ infrastruktūrą. Kitos populiarios sistemos apima:
1. Keras Tuner: Keras plėtinys, leidžiantis lengvai optimizuoti hiperparametrus.
2. Optūna: programinės įrangos sistema, skirta automatizuoti hiperparametrų optimizavimą naudojant efektyvias mėginių ėmimo ir genėjimo strategijas.
3. Scikit-learn's GridSearchCV ir RandomizedSearchCV: Tai paprasti, bet galingi įrankiai, skirti scikit-learn modeliuose derinti hiperparametrus.
Geriausia praktika
1. Pradėkite nuo grubios paieškos: pradėkite nuo plačios paieškos per platų hiperparametrų spektrą, kad suprastumėte jų poveikį modelio veikimui.
2. Patikslinkite paiešką: nustatę perspektyvų regioną, atlikite tikslesnę paiešką tame regione, kad nustatytumėte optimalius hiperparametrus.
3. Naudokite kryžminį patvirtinimą: naudokite kryžminį patvirtinimą, kad užtikrintumėte, jog hiperparametrai gerai apibendrina nematomus duomenis.
4. Monitorius dėl permontavimo: Stebėkite modelio našumą tikrindami patvirtinimo duomenis, kad anksti aptiktumėte permontavimą.
5. Pasinaudokite automatizuotais įrankiais: naudokite automatinius hiperparametrų derinimo įrankius, kad sutaupytumėte laiko ir skaičiavimo išteklius.
Hiperparametrai yra pagrindinis mašininio mokymosi aspektas, kurį reikia atidžiai apsvarstyti ir derinti. Jie valdo mokymo procesą ir modelių struktūrą, darydami didelę įtaką jų veikimui ir apibendrinimo galimybėms. Veiksmingas hiperparametrų derinimas gali žymiai pagerinti modelio tikslumą ir efektyvumą, todėl tai yra svarbus žingsnis mašininio mokymosi darbo eigoje.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra reguliavimas?
- Ar yra AI modelio mokymo tipas, kuriame tuo pačiu metu įgyvendinami ir prižiūrimi, ir neprižiūrimi mokymosi metodai?
- Kaip vyksta mokymasis neprižiūrimose mašininio mokymosi sistemose?
- Kaip naudoti Fashion-MNIST duomenų rinkinį Google Cloud Machine Learning/AI platformoje?
- Kokių tipų mašininio mokymosi algoritmai yra ir kaip juos pasirinkti?
- Kai branduolys yra sujungtas su duomenimis, o originalas yra privatus, ar šakotasis branduolys gali būti viešas ir jei taip, tai nėra privatumo pažeidimas?
- Ar NLG modelio logika gali būti naudojama ne NLG, o kitiems tikslams, pavyzdžiui, prekybos prognozavimui?
- Kokie yra išsamesni mašininio mokymosi etapai?
- Ar TensorBoard yra labiausiai rekomenduojamas modelio vizualizavimo įrankis?
- Kaip išvalyti duomenis, kaip užtikrinti, kad duomenys nebūtų šališki?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning