Meie masinõppemudeli suurema täpsuse saavutamiseks on mitmeid hüperparameetreid, millega saame katsetada. Hüperparameetrid on reguleeritavad parameetrid, mis määratakse enne õppeprotsessi algust. Need juhivad õppealgoritmi käitumist ja avaldavad märkimisväärset mõju mudeli toimimisele.
Üks oluline hüperparameeter, mida tuleb arvestada, on õppimiskiirus. Õppimiskiirus määrab sammu suuruse õppealgoritmi igal iteratsioonil. Kõrgem õppimismäär võimaldab mudelil kiiremini õppida, kuid võib põhjustada optimaalse lahenduse ületamist. Teisest küljest võib madalam õppimismäär kaasa tuua aeglasema lähenemise, kuid võib aidata mudelil vältida ületamist. Ülioluline on leida optimaalne õppimiskiirus, mis tasakaalustab lähenemiskiiruse ja täpsuse vahelist kompromissi.
Teine hüperparameeter, millega katsetada, on partii suurus. Partii suurus määrab igas õppealgoritmi iteratsioonis töödeldavate koolitusnäidete arvu. Väiksem partii suurus võib anda gradiendi täpsema hinnangu, kuid võib põhjustada aeglasema lähenemise. Vastupidi, suurem partii võib õppimisprotsessi kiirendada, kuid võib põhjustada gradiendi hinnangusse müra. Õige partii suuruse leidmine sõltub andmestiku suurusest ja saadaolevatest arvutusressurssidest.
Peidetud ühikute arv närvivõrgus on teine hüperparameeter, mida saab häälestada. Peidetud üksuste arvu suurendamine võib suurendada mudeli suutlikkust õppida keerulisi mustreid, kuid võib põhjustada ka ülepaigutamist, kui seda ei reguleerita korralikult. Seevastu peidetud üksuste arvu vähendamine võib mudelit lihtsustada, kuid võib põhjustada alasobitamist. Oluline on leida tasakaal mudeli keerukuse ja üldistusvõime vahel.
Regulariseerimine on veel üks meetod, mida saab juhtida hüperparameetrite abil. Reguleerimine aitab vältida ülepaigutamist, lisades kahjufunktsioonile trahvitähtaja. Regulaarsuse tugevust kontrollib hüperparameeter, mida nimetatakse reguleerimisparameetriks. Kõrgema reguleerimisparameetri tulemuseks on lihtsam mudel, millel on vähem ülepaigutamist, kuid see võib põhjustada ka alasobitamist. Vastupidi, madalam reguleerimisparameeter võimaldab mudelil treeningandmetega paremini sobitada, kuid see võib põhjustada ülepaigutamist. Optimaalse reguleerimisparameetri leidmiseks saab kasutada ristvalideerimist.
Optimeerimisalgoritmi valik on samuti oluline hüperparameeter. Gradiendi laskumine on tavaliselt kasutatav optimeerimisalgoritm, kuid seal on variatsioone, nagu stohhastiline gradient laskumine (SGD), Adam ja RMSprop. Igal algoritmil on oma hüperparameetrid, mida saab häälestada, näiteks impulsi ja õppimiskiiruse vähenemine. Erinevate optimeerimisalgoritmide ja nende hüperparameetritega katsetamine võib aidata mudeli jõudlust parandada.
Lisaks nendele hüperparameetritele on muudeks uuritavateks teguriteks võrgu arhitektuur, kasutatavad aktiveerimisfunktsioonid ja mudeli parameetrite lähtestamine. Erinevad arhitektuurid, nagu konvolutsioonilised närvivõrgud (CNN-id) või korduvad närvivõrgud (RNN-id), võivad olla konkreetsete ülesannete jaoks sobivamad. Mudeli jõudlust võib mõjutada ka sobivate aktiveerimisfunktsioonide (nt ReLU või sigmoid) valimine. Mudeli parameetrite õige lähtestamine võib aidata õppimisalgoritmil kiiremini koonduda ja saavutada paremat täpsust.
Meie masinõppemudeli suurema täpsuse saavutamine hõlmab erinevate hüperparameetritega katsetamist. Õppimiskiirus, partii suurus, peidetud ühikute arv, reguleerimisparameeter, optimeerimisalgoritm, võrgu arhitektuur, aktiveerimisfunktsioonid ja parameetri lähtestamine on kõik hüperparameetrid, mida saab mudeli jõudluse parandamiseks häälestada. Oluline on neid hüperparameetreid hoolikalt valida ja kohandada, et saavutada tasakaal lähenemiskiiruse ja täpsuse vahel, samuti vältida üle- või alasobitamist.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mis on tekst kõneks (TTS) ja kuidas see AI-ga töötab?
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- Millised on mõned näited algoritmi hüperparameetritest?
- Mis on ansambliõpe?
- Mida teha, kui valitud masinõppealgoritm ei sobi ja kuidas valida õige?
- Kas masinõppemudel vajab koolituse ajal järelevalvet?
- Milliseid võtmeparameetreid kasutatakse närvivõrgupõhistes algoritmides?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning