W dziedzinie uczenia maszynowego hiperparametry odgrywają kluczową rolę w określaniu wydajności i zachowania algorytmu. Hiperparametry to parametry ustawiane przed rozpoczęciem procesu uczenia. Nie uczy się ich podczas szkolenia; zamiast tego kontrolują sam proces uczenia się. Natomiast parametry modelu są uczone podczas uczenia, takie jak wagi w sieci neuronowej.
Zagłębmy się w kilka przykładów hiperparametrów powszechnie spotykanych w algorytmach uczenia maszynowego:
1. Szybkość uczenia się (α): Szybkość uczenia się to hiperparametr kontrolujący stopień dostosowania wag naszej sieci w odniesieniu do gradientu strat. Wysoka szybkość uczenia się może prowadzić do przeregulowania, podczas którego parametry modelu ulegają gwałtownym wahaniom, podczas gdy niska szybkość uczenia się może powodować powolną zbieżność.
2. Liczba ukrytych jednostek/warstw: W sieciach neuronowych liczba ukrytych jednostek i warstw to hiperparametry określające złożoność modelu. Bardziej ukryte jednostki lub warstwy mogą uchwycić bardziej złożone wzorce, ale mogą również prowadzić do nadmiernego dopasowania.
3. Funkcja aktywacji: Wybór funkcji aktywacji, takiej jak ReLU (Rectified Linear Unit) lub Sigmoid, jest hiperparametrem wpływającym na nieliniowość modelu. Różne funkcje aktywacji mają różne właściwości i mogą wpływać na szybkość uczenia się i wydajność modelu.
4. Wielkość partii: Rozmiar partii to liczba przykładów szkoleniowych używanych w jednej iteracji. Jest to hiperparametr wpływający na szybkość i stabilność treningu. Większe partie mogą przyspieszyć uczenie, ale mogą skutkować mniej dokładnymi aktualizacjami, natomiast mniejsze partie mogą zapewniać dokładniejsze aktualizacje, ale wolniejsze uczenie.
5. Siła regularyzacji: Regularyzacja to technika stosowana w celu zapobiegania nadmiernemu dopasowaniu poprzez dodanie składnika karnego do funkcji straty. Siła regularyzacji, taka jak λ w regularyzacji L2, jest hiperparametrem kontrolującym wpływ składnika regularyzacyjnego na całkowitą stratę.
6. Wskaźnik rezygnacji: Dropout to technika regularyzacji, w której losowo wybrane neurony są ignorowane podczas treningu. Współczynnik porzucenia neuronu to hiperparametr określający prawdopodobieństwo porzucenia neuronu. Pomaga zapobiegać przetrenowaniu, wprowadzając hałas podczas treningu.
7. Rozmiar jądra: W splotowych sieciach neuronowych (CNN) rozmiar jądra to hiperparametr określający rozmiar filtra stosowanego do danych wejściowych. Różne rozmiary jądra umożliwiają przechwytywanie różnych poziomów szczegółowości danych wejściowych.
8. Liczba drzew (w losowym lesie): W metodach zespołowych, takich jak Random Forest, liczba drzew jest hiperparametrem określającym liczbę drzew decyzyjnych w lesie. Zwiększanie liczby drzew może poprawić wydajność, ale także zwiększyć koszty obliczeń.
9. C w maszynach wektorów nośnych (SVM): W SVM C jest hiperparametrem kontrolującym kompromis między posiadaniem gładkiej granicy decyzyjnej a poprawną klasyfikacją punktów szkoleniowych. Wyższa wartość C prowadzi do bardziej złożonej granicy decyzyjnej.
10. Liczba skupień (w K-średnich): W algorytmach grupowania, takich jak K-średnie, liczba klastrów jest hiperparametrem definiującym liczbę klastrów, które algorytm powinien zidentyfikować w danych. Wybór właściwej liczby klastrów ma kluczowe znaczenie dla uzyskania znaczących wyników klastrów.
Te przykłady ilustrują różnorodny charakter hiperparametrów w algorytmach uczenia maszynowego. Dostrajanie hiperparametrów jest krytycznym krokiem w procesie uczenia maszynowego w celu optymalizacji wydajności i generalizacji modelu. Przeszukiwanie siatki, wyszukiwanie losowe i optymalizacja bayesowska to typowe techniki stosowane w celu znalezienia najlepszego zestawu hiperparametrów dla danego problemu.
Hiperparametry są niezbędnymi składnikami algorytmów uczenia maszynowego, które wpływają na zachowanie i wydajność modelu. Zrozumienie roli hiperparametrów i sposobów ich skutecznego dostrajania ma kluczowe znaczenie dla opracowania skutecznych modeli uczenia maszynowego.
Inne niedawne pytania i odpowiedzi dotyczące EITC/AI/GCML Uczenie Maszynowe Google Cloud:
- Tekst na mowę
- Jakie są ograniczenia w pracy z dużymi zbiorami danych w uczeniu maszynowym?
- Czy uczenie maszynowe może pomóc w dialogu?
- Czym jest plac zabaw TensorFlow?
- Co właściwie oznacza większy zbiór danych?
- Co to jest uczenie się zespołowe?
- Co się stanie, jeśli wybrany algorytm uczenia maszynowego nie będzie odpowiedni i jak można się upewnić, że zostanie on wybrany właściwy?
- Czy model uczenia maszynowego wymaga nadzoru podczas szkolenia?
- Jakie są kluczowe parametry wykorzystywane w algorytmach opartych na sieciach neuronowych?
- Co to jest TensorBoard?
Zobacz więcej pytań i odpowiedzi w EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning