Tehisintellekti – süvaõppimine Pythoni, TensorFlow ja Keras – TensorBoard – TensorBoardiga optimeerimise valdkonnas suure hulga võimalike mudelikombinatsioonidega töötades on tõhusa katsetamise ja mudelivaliku tagamiseks hädavajalik optimeerimisprotsessi lihtsustada. Selles vastuses uurime erinevaid tehnikaid ja strateegiaid, mida saab selle eesmärgi saavutamiseks kasutada.
1. Võrguotsing:
Võrguotsing on populaarne meetod hüperparameetrite optimeerimiseks. See hõlmab võimalike hüperparameetrite väärtuste ruudustiku määratlemist ja kõigi võimalike kombinatsioonide ammendavat otsimist. See lähenemisviis võimaldab meil hinnata iga mudeli konfiguratsiooni ja valida parima jõudlusega mudeli. Kuigi ruudustikuotsing võib olla arvutuslikult kulukas, sobib see väiksemate hüperparameetriruumide jaoks.
Näide:
python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC parameters = {'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [1, 10]} svm = SVC() grid_search = GridSearchCV(svm, parameters) grid_search.fit(X_train, y_train)
2. Juhuslik otsing:
Juhuslik otsing on ruudustikuotsingu alternatiiv, mis pakub tõhusamat lähenemisviisi hüperparameetrite optimeerimiseks. Selle asemel, et kõiki kombinatsioone ammendavalt otsida, valib juhuslik otsing hindamiseks juhuslikult hüperparameetrite konfiguratsioonide alamhulga. See tehnika on eriti kasulik siis, kui hüperparameetrite ruum on suur, kuna see võimaldab otsinguruumi sihipärasemalt uurida.
Näide:
python from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from scipy.stats import randint as sp_randint param_dist = {"max_depth": [3, None], "max_features": sp_randint(1, 11), "min_samples_split": sp_randint(2, 11), "bootstrap": [True, False], "criterion": ["gini", "entropy"]} random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(n_estimators=20), param_distributions=param_dist, n_iter=10) random_search.fit(X_train, y_train)
3. Bayesi optimeerimine:
Bayesi optimeerimine on järjestikune mudelipõhine optimeerimistehnika, mis kasutab optimaalse hüperparameetrite komplekti tõhusaks otsimiseks Bayesi järeldusi. See lähenemisviis loob eesmärgifunktsiooni tõenäosusliku mudeli ja kasutab seda kõige lootustandvamate hüperparameetrite valimiseks, mida hinnata. Mudelit iteratiivselt värskendades vaadeldud tulemuste põhjal, keskendub Bayesi optimeerimine otsinguruumi kõige lootustandvamate piirkondade uurimisele, mis toob kaasa kiirema lähenemise.
Näide:
python from skopt import BayesSearchCV from sklearn.svm import SVC opt = BayesSearchCV(SVC(), {"C": (1e-6, 1e+6, "log-uniform"), "gamma": (1e-6, 1e+1, "log-uniform"), "degree": (1, 8), "kernel": ["linear", "poly", "rbf"]}) opt.fit(X_train, y_train)
4. Hüperparameetrite automaatne häälestamine:
Automatiseeritud hüperparameetrite häälestamise tehnikad, nagu AutoML, pakuvad hüperparameetrite optimeerimisel käed-lahku lähenemisviisi. Need tööriistad kasutavad täiustatud algoritme, et otsida automaatselt parimaid hüperparameetreid, kombineerides sageli mitut optimeerimisstrateegiat. Need võivad optimeerimisprotsessi oluliselt lihtsustada, eriti keerukate mudelite ja suurte hüperparameetriruumide puhul.
Näide:
python from autokeras import StructuredDataClassifier clf = StructuredDataClassifier(max_trials=10) clf.fit(X_train, y_train)
5. Paralleleerimine ja hajutatud andmetöötlus:
Kui tegemist on suure hulga mudelikombinatsioonidega, võivad paralleelsus ja hajutatud andmetöötlus optimeerimisprotsessi oluliselt kiirendada. Kasutades mitut arvutusressurssi, näiteks GPU-sid või masinate klastrit, on võimalik hinnata mitut mudelit samaaegselt. See lähenemine vähendab üldist optimeerimisaega ja võimaldab ulatuslikumalt uurida hüperparameetrite ruumi.
Näide:
python import multiprocessing def evaluate_model(parameters): # Model evaluation code goes here pool = multiprocessing.Pool(processes=4) results = pool.map(evaluate_model, parameter_combinations)
Töötades suure hulga võimalike mudelikombinatsioonidega, on tõhususe tagamiseks ülioluline optimeerimisprotsessi lihtsustada. Sellised meetodid nagu ruudustikuotsing, juhuslik otsing, Bayesi optimeerimine, automaatne hüperparameetrite häälestamine ja paralleelsus võivad aidata optimeerimisprotsessi sujuvamaks muuta ja mudelite üldist jõudlust parandada.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/DLPTFK süvaõpe Pythoni, TensorFlow ja Kerasega:
- Milline on täielikult ühendatud kihi roll CNN-is?
- Kuidas me CNN-i mudeli koolitamiseks andmeid ette valmistame?
- Mis on tagasilevitamise eesmärk CNN-ide koolitamisel?
- Kuidas aitab koondamine funktsioonikaartide mõõtmeid vähendada?
- Millised on konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) põhietapid?
- Mis on "marineeritud" teegi kasutamise eesmärk süvaõppes ning kuidas saate selle abil treeningandmeid salvestada ja laadida?
- Kuidas saate treeningandmeid segada, et mudel ei õpiks näidisjärjekorra alusel mustreid?
- Miks on süvaõppes oluline treeningandmete kogum tasakaalustada?
- Kuidas saate cv2 teeki kasutades süvaõppes piltide suurust muuta?
- Milliseid teeke on vaja Pythoni, TensorFlow ja Kerase süvaõppes andmete laadimiseks ja eeltöötlemiseks?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid EITC/AI/DLPTFK süvaõppes Pythoni, TensorFlow ja Kerasega