Mašininio mokymosi srityje hiperparametrai atlieka lemiamą vaidmenį nustatant algoritmo veikimą ir elgesį. Hiperparametrai yra parametrai, kurie nustatomi prieš pradedant mokymosi procesą. Mokymų metu jų neišmokstama; vietoj to jie kontroliuoja patį mokymosi procesą. Priešingai, modelio parametrai išmokstami treniruočių metu, pavyzdžiui, svoriai neuroniniame tinkle.
Panagrinėkime keletą hiperparametrų, dažniausiai aptinkamų mašininio mokymosi algoritmuose, pavyzdžius:
1. Mokymosi greitis (α): Mokymosi greitis yra hiperparametras, kuris kontroliuoja, kiek mes koreguojame savo tinklo svorius, atsižvelgiant į nuostolių gradientą. Didelis mokymosi greitis gali sukelti viršijimą, kai modelio parametrai labai svyruoja, o mažas mokymosi greitis gali sukelti lėtą konvergenciją.
2. Paslėptų vienetų/sluoksnių skaičius: Neuroniniuose tinkluose paslėptų vienetų ir sluoksnių skaičius yra hiperparametrai, lemiantys modelio sudėtingumą. Daugiau paslėptų vienetų ar sluoksnių gali užfiksuoti sudėtingesnius raštus, bet taip pat gali būti per daug pritaikyti.
3. Aktyvinimo funkcija: Aktyvinimo funkcijos pasirinkimas, pvz., ReLU (Recified Linear Unit) arba Sigmoid, yra hiperparametras, turintis įtakos modelio netiesiškumui. Skirtingos aktyvinimo funkcijos turi skirtingas savybes ir gali turėti įtakos mokymosi greičiui bei modelio veikimui.
4. Partijos dydis: partijos dydis yra mokymo pavyzdžių, naudojamų vienoje iteracijoje, skaičius. Tai hiperparametras, turintis įtakos treniruočių greičiui ir stabilumui. Didesni paketų dydžiai gali pagreitinti mokymą, bet gali būti ne tokie tikslūs naujinimai, o mažesnės partijos gali pateikti tikslesnius atnaujinimus, bet lėčiau.
5. Reguliavimo stiprumas: Reguliavimas yra metodas, naudojamas siekiant išvengti per didelio pritaikymo, pridedant baudos terminą prie praradimo funkcijos. Normalizavimo stiprumas, pvz., λ L2 reguliavime, yra hiperparametras, kuris kontroliuoja reguliavimo termino įtaką bendram nuostoliui.
6. Iškritimo rodiklis: Dropout yra reguliavimo technika, kai treniruočių metu neatsižvelgiama į atsitiktinai atrinktus neuronus. Iškritimo rodiklis yra hiperparametras, kuris nustato neurono iškritimo tikimybę. Tai padeda apsisaugoti nuo persitempimo, nes treniruotės metu sukelia triukšmą.
7. Branduolio dydis: Konvoliuciniuose neuroniniuose tinkluose (CNN) branduolio dydis yra hiperparametras, apibrėžiantis įvesties duomenims taikomo filtro dydį. Skirtingi branduolio dydžiai fiksuoja skirtingą įvesties duomenų detalumo lygį.
8. Medžių skaičius (atsitiktiniame miške): Taikant kompleksinius metodus, pvz., Atsitiktinis miškas, medžių skaičius yra hiperparametras, nustatantis sprendimų medžių skaičių miške. Medžių skaičiaus padidinimas gali pagerinti našumą, bet taip pat padidinti skaičiavimo sąnaudas.
9. C palaikymo vektoriaus mašinose (SVM): SVM C yra hiperparametras, valdantis kompromisą tarp sklandaus sprendimo ribos ir teisingo mokymo taškų klasifikavimo. Didesnė C vertė lemia sudėtingesnę sprendimo ribą.
10. Klasterių skaičius (K vidurkiu): Klasterizacijos algoritmuose, tokiuose kaip K-Means, klasterių skaičius yra hiperparametras, apibrėžiantis grupių, kurias algoritmas turi identifikuoti duomenyse, skaičių. Norint gauti prasmingus klasterizacijos rezultatus, labai svarbu pasirinkti tinkamą grupių skaičių.
Šie pavyzdžiai iliustruoja įvairų hiperparametrų pobūdį mašininio mokymosi algoritmuose. Hiperparametrų derinimas yra svarbus mašininio mokymosi darbo eigos žingsnis siekiant optimizuoti modelio veikimą ir apibendrinimą. Tinklelio paieška, atsitiktinė paieška ir Bajeso optimizavimas yra įprasti metodai, naudojami norint rasti geriausią hiperparametrų rinkinį konkrečiai problemai.
Hiperparametrai yra esminiai mašininio mokymosi algoritmų komponentai, turintys įtakos modelio elgsenai ir veikimui. Norint sukurti sėkmingus mašininio mokymosi modelius, labai svarbu suprasti hiperparametrų vaidmenį ir efektyvų jų derinimą.
Kiti naujausi klausimai ir atsakymai apie EITC/AI/GCML „Google Cloud Machine Learning“:
- Kas yra tekstas į kalbą (TTS) ir kaip jis veikia su AI?
- Kokie yra apribojimai dirbant su dideliais duomenų rinkiniais mašininio mokymosi metu?
- Ar mašininis mokymasis gali padėti dialogui?
- Kas yra TensorFlow žaidimų aikštelė?
- Ką iš tikrųjų reiškia didesnis duomenų rinkinys?
- Kas yra ansamblinis mokymasis?
- Ką daryti, jei pasirinktas mašininio mokymosi algoritmas netinka ir kaip įsitikinti, kad pasirinksite tinkamą?
- Ar mašininio mokymosi modelį reikia prižiūrėti jo mokymo metu?
- Kokie pagrindiniai parametrai naudojami neuroniniais tinklais pagrįstuose algoritmuose?
- Kas yra TensorBoard?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning