Partijos dydis, epocha ir duomenų rinkinio dydis iš tiesų yra esminiai mašininio mokymosi aspektai ir paprastai vadinami hiperparametrais. Norėdami suprasti šią sąvoką, įsigilinkime į kiekvieną terminą atskirai.
Partijos dydis:
Partijos dydis yra hiperparametras, apibrėžiantis apdorotų mėginių skaičių prieš atnaujinant modelio svorį treniruotės metu. Tai vaidina svarbų vaidmenį nustatant mokymosi proceso greitį ir stabilumą. Mažesnis partijos dydis leidžia daugiau atnaujinti modelio svorį, o tai leidžia greičiau suartėti. Tačiau tai taip pat gali sukelti triukšmą mokymosi procese. Kita vertus, didesnis partijos dydis suteikia stabilesnį gradiento įvertinimą, tačiau gali sulėtinti mokymo procesą.
Pavyzdžiui, stochastinio gradiento nusileidime (SGD) 1 partijos dydis žinomas kaip grynas SGD, kai modelis atnaujina savo svorius po kiekvieno atskiro mėginio apdorojimo. Ir atvirkščiai, paketo dydis, lygus mokymo duomenų rinkinio dydžiui, yra žinomas kaip paketo gradiento nusileidimas, kai modelis atnaujina savo svorį kartą per epochą.
Epocha:
Epocha yra kitas hiperparametras, apibrėžiantis, kiek kartų visas duomenų rinkinys perduodamas pirmyn ir atgal per neuroninį tinklą treniruotės metu. Kelių epochų modelio mokymas leidžia išmokti sudėtingus duomenų modelius, kartojant koreguojant jų svorį. Tačiau mokymas per daug epochų gali sukelti per daug pritaikymą, kai modelis gerai veikia pagal mokymo duomenis, bet nesugeba apibendrinti iki nematomų duomenų.
Pavyzdžiui, jei duomenų rinkinį sudaro 1,000 pavyzdžių ir modelis mokomas 10 epochų, tai reiškia, kad modelis visą duomenų rinkinį matė 10 kartų mokymo proceso metu.
Duomenų rinkinio dydis:
Duomenų rinkinio dydis nurodo mėginių, galimų mokyti mašininio mokymosi modelį, skaičių. Tai labai svarbus veiksnys, kuris tiesiogiai veikia modelio veikimą ir apibendrinimo galimybes. Didesnis duomenų rinkinio dydis dažnai pagerina modelio veikimą, nes suteikia daugiau įvairių pavyzdžių, iš kurių modelis gali mokytis. Tačiau dirbant su dideliais duomenų rinkiniais taip pat gali padidėti skaičiavimo ištekliai ir laikas, reikalingas mokymui.
Praktikoje labai svarbu rasti pusiausvyrą tarp duomenų rinkinio dydžio ir modelio sudėtingumo, kad būtų išvengta per didelio ar nepakankamo pritaikymo. Norint išnaudoti visas ribotų duomenų rinkinių galimybes, galima naudoti tokias technologijas kaip duomenų papildymas ir reguliavimas.
Partijos dydis, epocha ir duomenų rinkinio dydis yra mašininio mokymosi hiperparametrai, kurie daro didelę įtaką mokymo procesui ir galutiniam modelio veikimui. Norint sukurti patikimus ir tikslius mašininio mokymosi modelius, labai svarbu suprasti, kaip efektyviai koreguoti šiuos hiperparametrus.
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?
- Kokie yra algoritmo hiperparametrų pavyzdžiai?
- 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?
Peržiūrėkite daugiau klausimų ir atsakymų EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning