Partijas lielums, laikmets un datu kopas lielums patiešām ir būtiski mašīnmācības aspekti, un tos parasti sauc par hiperparametriem. Lai saprastu šo jēdzienu, iedziļināsimies katrā terminā atsevišķi.
Partijas lielums:
Partijas lielums ir hiperparametrs, kas nosaka apstrādāto paraugu skaitu, pirms treniņa laikā tiek atjaunināti modeļa svari. Tam ir nozīmīga loma mācību procesa ātruma un stabilitātes noteikšanā. Mazāks partijas lielums ļauj vairāk atjaunināt modeļa svarus, tādējādi nodrošinot ātrāku konverģenci. Tomēr tas var arī radīt troksni mācību procesā. No otras puses, lielāks partijas lielums nodrošina stabilāku gradienta novērtējumu, bet var palēnināt apmācības procesu.
Piemēram, stohastiskā gradienta nolaišanās (SGD) gadījumā partijas lielums 1 ir pazīstams kā tīrs SGD, kur modelis atjaunina svarus pēc katra atsevišķā parauga apstrādes. Un otrādi, partijas lielums, kas vienāds ar apmācības datu kopas lielumu, tiek saukts par pakešu gradienta nolaišanos, kur modelis atjaunina savus svarus reizi laikmetā.
Epoch:
Laikmets ir vēl viens hiperparametrs, kas nosaka, cik reižu visa datu kopa apmācības laikā tiek pārsūtīta uz priekšu un atpakaļ caur neironu tīklu. Modeļa apmācība vairākiem laikmetiem ļauj tam apgūt sarežģītas datu shēmas, iteratīvi pielāgojot tā svarus. Tomēr apmācība pārāk daudziem laikmetiem var izraisīt pārmērīgu pielāgošanu, kad modelis labi darbojas apmācības datos, bet nespēj vispārināt līdz neredzamiem datiem.
Piemēram, ja datu kopa sastāv no 1,000 paraugiem un modelis ir apmācīts 10 epohiem, tas nozīmē, ka modelis apmācības procesa laikā ir redzējis visu datu kopu 10 reizes.
Datu kopas lielums:
Datu kopas lielums attiecas uz mašīnmācīšanās modeļa apmācībai pieejamo paraugu skaitu. Tas ir būtisks faktors, kas tieši ietekmē modeļa veiktspēju un vispārināšanas spēju. Lielāks datu kopas lielums bieži nodrošina labāku modeļa veiktspēju, jo tas nodrošina daudzveidīgākus piemērus, no kuriem modelim mācīties. Tomēr darbs ar lielām datu kopām var arī palielināt apmācībai nepieciešamos skaitļošanas resursus un laiku.
Praksē ir svarīgi panākt līdzsvaru starp datu kopas lielumu un modeļa sarežģītību, lai novērstu pārmērīgu vai nepietiekamu pielāgošanu. Lai maksimāli izmantotu ierobežotās datu kopas, var izmantot tādas metodes kā datu palielināšana un regulēšana.
Partijas lielums, laikmets un datu kopas lielums ir mašīnmācības hiperparametri, kas būtiski ietekmē apmācības procesu un modeļa galīgo veiktspēju. Izpratne par to, kā efektīvi pielāgot šos hiperparametrus, ir ļoti svarīga, lai izveidotu stabilus un precīzus mašīnmācīšanās modeļus.
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?
- Kādi ir daži algoritma hiperparametru piemēri?
- 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?
Skatiet citus jautājumus un atbildes pakalpojumā EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning