Lai sasniegtu lielāku precizitāti mūsu mašīnmācīšanās modelī, ir vairāki hiperparametri, ar kuriem varam eksperimentēt. Hiperparametri ir regulējami parametri, kas tiek iestatīti pirms mācību procesa sākuma. Tie kontrolē mācību algoritma uzvedību un būtiski ietekmē modeļa veiktspēju.
Viens svarīgs hiperparametrs, kas jāņem vērā, ir mācīšanās ātrums. Mācīšanās ātrums nosaka soļa lielumu katrā mācību algoritma iterācijā. Augstāks mācīšanās ātrums ļauj modelim mācīties ātrāk, taču tas var izraisīt optimālā risinājuma pārsniegšanu. No otras puses, zemāks mācīšanās ātrums var izraisīt lēnāku konverģenci, bet var palīdzēt modelim izvairīties no pārsniegšanas. Ir ļoti svarīgi atrast optimālu mācīšanās ātrumu, kas līdzsvaro kompromisu starp konverģences ātrumu un precizitāti.
Vēl viens hiperparametrs, ar kuru eksperimentēt, ir partijas lielums. Partijas lielums nosaka katrā mācību algoritma iterācijā apstrādāto apmācības piemēru skaitu. Mazāks partijas lielums var nodrošināt precīzāku gradienta novērtējumu, taču tas var izraisīt lēnāku konverģenci. Un otrādi, lielāks partijas lielums var paātrināt mācīšanās procesu, bet gradienta novērtējumā var radīt troksni. Pareizā partijas lieluma atrašana ir atkarīga no datu kopas lieluma un pieejamajiem skaitļošanas resursiem.
Slēpto vienību skaits neironu tīklā ir vēl viens hiperparametrs, ko var noregulēt. Slēpto vienību skaita palielināšana var palielināt modeļa spēju apgūt sarežģītus modeļus, taču tas var izraisīt arī pārmērību, ja tas netiek pareizi noregulēts. Un otrādi, slēpto vienību skaita samazināšana var vienkāršot modeli, bet var izraisīt nepietiekamu uzstādīšanu. Ir svarīgi panākt līdzsvaru starp modeļa sarežģītību un vispārināšanas spēju.
Regularizācija ir vēl viens paņēmiens, ko var kontrolēt, izmantojot hiperparametrus. Regularizācija palīdz novērst pārmērīgu uzstādīšanu, zaudēšanas funkcijai pievienojot soda termiņu. Regularizācijas stiprumu kontrolē hiperparametrs, ko sauc par regularizācijas parametru. Augstāks regularizācijas parametrs radīs vienkāršāku modeli ar mazāku pārklāšanu, bet var izraisīt arī nepietiekamu pielāgošanu. Un otrādi, zemāks regularizācijas parametrs ļauj modelim precīzāk pielāgot apmācības datus, taču tas var izraisīt pārmērīgu pielāgošanu. Savstarpēju validāciju var izmantot, lai atrastu optimālu regularizācijas parametru.
Optimizācijas algoritma izvēle ir arī svarīgs hiperparametrs. Gradienta nolaišanās ir plaši izmantots optimizācijas algoritms, taču ir tādas variācijas kā stohastiskā gradienta nolaišanās (SGD), Adam un RMSprop. Katram algoritmam ir savi hiperparametri, kurus var noregulēt, piemēram, impulsa un mācīšanās ātruma samazināšanās. Eksperimentēšana ar dažādiem optimizācijas algoritmiem un to hiperparametriem var palīdzēt uzlabot modeļa veiktspēju.
Papildus šiem hiperparametriem citi faktori, ko var izpētīt, ietver tīkla arhitektūru, izmantotās aktivizācijas funkcijas un modeļa parametru inicializāciju. Konkrētu uzdevumu veikšanai piemērotākas var būt dažādas arhitektūras, piemēram, konvolucionālie neironu tīkli (CNN) vai atkārtotie neironu tīkli (RNN). Atbilstošu aktivizācijas funkciju, piemēram, ReLU vai sigmoid, izvēle var ietekmēt arī modeļa veiktspēju. Pareiza modeļa parametru inicializācija var palīdzēt mācību algoritmam ātrāk konverģēt un sasniegt labāku precizitāti.
Lai sasniegtu augstāku precizitāti mūsu mašīnmācīšanās modelī, ir jāeksperimentē ar dažādiem hiperparametriem. Mācīšanās ātrums, partijas lielums, slēpto vienību skaits, regularizācijas parametrs, optimizācijas algoritms, tīkla arhitektūra, aktivizācijas funkcijas un parametru inicializācija ir hiperparametri, kurus var noregulēt, lai uzlabotu modeļa veiktspēju. Ir svarīgi rūpīgi atlasīt un pielāgot šos hiperparametrus, lai panāktu līdzsvaru starp konverģences ātrumu un precizitāti, kā arī novērstu pārmērīgu vai nepietiekamu uzstādīšanu.
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