Partii suurus, ajastu ja andmestiku suurus on masinõppes tõepoolest üliolulised aspektid ja neid nimetatakse tavaliselt hüperparameetriteks. Selle kontseptsiooni mõistmiseks süveneme igasse terminisse eraldi.
Partii suurus:
Partii suurus on hüperparameeter, mis määratleb töödeldud proovide arvu enne mudeli kaalude värskendamist treeningu ajal. Sellel on oluline roll õppeprotsessi kiiruse ja stabiilsuse määramisel. Väiksem partii suurus võimaldab mudeli kaalusid rohkem värskendada, mis toob kaasa kiirema lähenemise. See võib aga õppeprotsessi tuua ka müra. Teisest küljest annab suurem partii suurus stabiilsema gradiendi hinnangu, kuid võib treeningprotsessi aeglustada.
Näiteks stohhastilise gradiendi laskumise (SGD) puhul nimetatakse partii suurust 1 puhtaks SGD-ks, kus mudel värskendab oma kaalusid pärast iga üksiku proovi töötlemist. Vastupidiselt, koolitusandmestiku suurusega võrdne partii suurus on tuntud kui partii gradiendi laskumine, kus mudel värskendab oma kaalusid üks kord iga epohhi kohta.
Ajastu:
Epohh on veel üks hüperparameeter, mis määrab, mitu korda kogu andmestikku treeningu ajal närvivõrgu kaudu edasi ja tagasi edastatakse. Mudeli treenimine mitme epohhi jaoks võimaldab tal õppida keerulisi andmete mustreid, kohandades oma kaalu iteratiivselt. Liiga paljude ajajärkude treenimine võib aga viia ülepaigutamiseni, kus mudel toimib treeningandmetega hästi, kuid ei suuda üldistada nähtamatuteks andmeteks.
Näiteks kui andmestik koosneb 1,000 proovist ja mudelit treenitakse 10 epohhi jaoks, tähendab see, et mudel on koolitusprotsessi jooksul kogu andmestikku näinud 10 korda.
Andmestiku suurus:
Andmestiku suurus viitab masinõppemudeli koolitamiseks saadaolevate proovide arvule. See on kriitiline tegur, mis mõjutab otseselt mudeli jõudlust ja üldistusvõimet. Suurem andmestiku suurus toob sageli kaasa mudeli parema jõudluse, kuna see pakub mudelile mitmekesisemaid näiteid, millest õppida. Suurte andmekogumitega töötamine võib aga suurendada ka koolituseks kuluvat arvutusressurssi ja aega.
Praktikas on oluline leida tasakaal andmestiku suuruse ja mudeli keerukuse vahel, et vältida üle- või alasobitamist. Piiratud andmekogumitest maksimaalse kasu saamiseks saab kasutada selliseid meetodeid nagu andmete suurendamine ja reguleerimine.
Partii suurus, epohh ja andmestiku suurus on masinõppe hüperparameetrid, mis mõjutavad oluliselt koolitusprotsessi ja mudeli lõplikku jõudlust. Tugevate ja täpsete masinõppemudelite loomiseks on ülioluline mõista, kuidas neid hüperparameetreid tõhusalt kohandada.
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