Mašīnmācīšanās jomā hiperparametriem ir izšķiroša nozīme algoritma veiktspējas un darbības noteikšanā. Hiperparametri ir parametri, kas tiek iestatīti pirms mācību procesa sākuma. Apmācības laikā tās netiek apgūtas; tā vietā viņi kontrolē pašu mācību procesu. Turpretim modeļa parametri tiek apgūti apmācības laikā, piemēram, svari neironu tīklā.
Iedziļināsimies dažos tādu hiperparametru piemēros, kas parasti sastopami mašīnmācīšanās algoritmos.
1. Mācību līmenis (α): Mācīšanās ātrums ir hiperparametrs, kas kontrolē, cik daudz mēs pielāgojam mūsu tīkla svarus attiecībā uz zudumu gradientu. Augsts mācīšanās ātrums var izraisīt pārtēriņu, kur modeļa parametri svārstās krasi, savukārt zems mācīšanās ātrums var izraisīt lēnu konverģenci.
2. Slēpto vienību/slāņu skaits: Neironu tīklos slēpto vienību un slāņu skaits ir hiperparametri, kas nosaka modeļa sarežģītību. Paslēptākas vienības vai slāņi var tvert sarežģītākus modeļus, taču var izraisīt arī pārmērīgu pielāgošanu.
3. Aktivizēšanas funkcija: Aktivizācijas funkcijas izvēle, piemēram, ReLU (Recified Linear Unit) vai Sigmoid, ir hiperparametrs, kas ietekmē modeļa nelinearitāti. Dažādām aktivizācijas funkcijām ir dažādas īpašības, un tās var ietekmēt mācīšanās ātrumu un modeļa veiktspēju.
4. Partijas lielums: partijas lielums ir vienā iterācijā izmantoto apmācības piemēru skaits. Tas ir hiperparametrs, kas ietekmē treniņu ātrumu un stabilitāti. Lielāki partijas izmēri var paātrināt apmācību, bet var izraisīt mazāk precīzus atjauninājumus, savukārt mazāki partijas lielumi var nodrošināt precīzākus atjauninājumus, bet ar lēnāku apmācību.
5. Regularizācijas spēks: Regularizācija ir paņēmiens, ko izmanto, lai novērstu pārmērību, zaudēšanas funkcijai pievienojot soda termiņu. Regularizācijas stiprums, piemēram, λ L2 regulācijā, ir hiperparametrs, kas kontrolē regularizācijas termiņa ietekmi uz kopējo zaudējumu.
6. Atkritumu līmenis: Dropout ir regularizācijas paņēmiens, kurā nejauši atlasīti neironi apmācības laikā tiek ignorēti. Atkritumu rādītājs ir hiperparametrs, kas nosaka neirona izkrišanas varbūtību. Tas palīdz novērst pārmērīgu piegulšanu, radot troksni treniņa laikā.
7. Kodola izmērs: Konvolucionālajos neironu tīklos (CNN) kodola izmērs ir hiperparametrs, kas nosaka ievades datiem lietotā filtra izmēru. Dažādi kodola izmēri ievades datos uztver dažādus detalizācijas līmeņus.
8. Koku skaits (nejaušajā mežā): ansambļa metodēs, piemēram, Random Forest, koku skaits ir hiperparametrs, kas nosaka lēmumu pieņemšanas koku skaitu mežā. Palielinot koku skaitu, var uzlabot veiktspēju, bet arī palielināt skaitļošanas izmaksas.
9. C atbalsta vektoru mašīnās (SVM): SVM C ir hiperparametrs, kas kontrolē kompromisu starp vienmērīgu lēmuma pieņemšanas robežu un mācību punktu pareizu klasificēšanu. Augstāka C vērtība rada sarežģītāku lēmumu robežu.
10. Klasteru skaits (K-vidēji): Klasterizācijas algoritmos, piemēram, K-Means, klasteru skaits ir hiperparametrs, kas nosaka klasteru skaitu, kas algoritmam jāidentificē datos. Pareiza klasteru skaita izvēle ir ļoti svarīga jēgpilniem klasteru veidošanas rezultātiem.
Šie piemēri ilustrē hiperparametru daudzveidību mašīnmācīšanās algoritmos. Hiperparametru noregulēšana ir kritisks solis mašīnmācīšanās darbplūsmā, lai optimizētu modeļa veiktspēju un vispārināšanu. Režģa meklēšana, izlases veida meklēšana un Bajesa optimizācija ir izplatītas metodes, ko izmanto, lai atrastu labāko hiperparametru kopu konkrētai problēmai.
Hiperparametri ir būtiski mašīnmācīšanās algoritmu komponenti, kas ietekmē modeļa uzvedību un veiktspēju. Lai izstrādātu veiksmīgus mašīnmācīšanās modeļus, ir ļoti svarīgi izprast hiperparametru lomu un to efektīvu noregulēšanu.
Citi jaunākie jautājumi un atbildes par EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kas ir teksts runāšanai (TTS) un kā tas darbojas ar AI?
- Kādi ir ierobežojumi darbam ar lielām datu kopām mašīnmācībā?
- Vai mašīnmācība var sniegt dialogu?
- Kas ir TensorFlow rotaļu laukums?
- Ko patiesībā nozīmē lielāka datu kopa?
- Kas ir ansambļa mācīšanās?
- Ko darīt, ja izvēlētais mašīnmācīšanās algoritms nav piemērots un kā pārliecināties, ka ir izvēlēts pareizais?
- Vai mašīnmācīšanās modelim tā apmācības laikā ir nepieciešama uzraudzība?
- Kādi ir galvenie parametri, ko izmanto neironu tīklu algoritmos?
- Kas ir TensorBoard?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning