Masinõppe valdkonnas mängivad hüperparameetrid algoritmi jõudluse ja käitumise määramisel üliolulist rolli. Hüperparameetrid on parameetrid, mis määratakse enne õppeprotsessi algust. Neid ei õpita koolituse käigus; selle asemel juhivad nad õppeprotsessi ennast. Seevastu mudeli parameetreid õpitakse koolituse käigus, näiteks raskusi närvivõrgus.
Vaatame mõnda näidet masinõppe algoritmides sageli leiduvatest hüperparameetritest.
1. Õppimismäär (α): Õppimismäär on hüperparameeter, mis juhib seda, kui palju me kohandame oma võrgu kaalusid kaotuse gradiendi suhtes. Kõrge õppimiskiirus võib põhjustada ületamist, kus mudeli parameetrid kõikuvad metsikult, samas kui madal õppimismäär võib põhjustada aeglast lähenemist.
2. Peidetud üksuste/kihtide arv: närvivõrkudes on peidetud üksuste ja kihtide arv hüperparameetrid, mis määravad mudeli keerukuse. Rohkem peidetud üksusi või kihte võivad jäädvustada keerukamaid mustreid, kuid võivad põhjustada ka ülepaigutamist.
3. Aktiveerimisfunktsioon: aktiveerimisfunktsiooni valik, näiteks ReLU (Recified Linear Unit) või Sigmoid, on hüperparameeter, mis mõjutab mudeli mittelineaarsust. Erinevatel aktiveerimisfunktsioonidel on erinevad omadused ja need võivad mõjutada õppimiskiirust ja mudeli jõudlust.
4. Partii suurus: partii suurus on ühes iteratsioonis kasutatud koolitusnäidete arv. See on hüperparameeter, mis mõjutab treeningu kiirust ja stabiilsust. Suuremad partii suurused võivad treenimist kiirendada, kuid võivad kaasa tuua vähem täpsed värskendused, samas kui väiksemad partii suurused võivad pakkuda täpsemaid värskendusi, kuid aeglasemalt.
5. Regulariseerimise tugevus: Regulariseerimine on tehnika, mida kasutatakse ülepaigutamise vältimiseks, lisades kahjufunktsioonile karistuse. Regulaarsuse tugevus, näiteks λ L2 regulatsioonis, on hüperparameeter, mis kontrollib regulatsiooniliikme mõju üldisele kadudele.
6. Väljalangemise määr: Väljalangemine on regulatsioonitehnika, kus juhuslikult valitud neuroneid eiratakse treeningu ajal. Väljalangevus on hüperparameeter, mis määrab neuroni väljalangemise tõenäosuse. See aitab vältida liigset istumist, tekitades treeningu ajal müra.
7. Kerneli suurus: konvolutsioonilistes närvivõrkudes (CNN) on tuuma suurus hüperparameeter, mis määrab sisendandmetele rakendatava filtri suuruse. Erinevad kerneli suurused hõlmavad sisendandmete erinevat detailsuse taset.
8. Puude arv (juhuslikus metsas): Ansambelmeetodites, nagu Random Forest, on puude arv hüperparameeter, mis määrab otsustuspuude arvu metsas. Puude arvu suurendamine võib parandada jõudlust, kuid suurendab ka arvutuskulusid.
9. C tugivektori masinates (SVM): SVM-is on C hüperparameeter, mis kontrollib sujuva otsustuspiiri omamise ja treeningpunktide õige klassifitseerimise vahelist kompromissi. Kõrgem C väärtus viib keerukama otsustuspiirini.
10. Klastrite arv (K-keskmistes): Klasterdamisalgoritmides, nagu K-Means, on klastrite arv hüperparameeter, mis määrab klastrite arvu, mille algoritm peaks andmetes tuvastama. Õige arvu klastrite valimine on sisukate klastrite tulemuste jaoks ülioluline.
Need näited illustreerivad masinõppe algoritmide hüperparameetrite mitmekesisust. Hüperparameetrite häälestamine on masinõppe töövoo kriitiline samm mudeli jõudluse ja üldistuse optimeerimiseks. Võrguotsing, juhuslik otsing ja Bayesi optimeerimine on levinud tehnikad, mida kasutatakse antud probleemi jaoks parima hüperparameetrite komplekti leidmiseks.
Hüperparameetrid on masinõppealgoritmide olulised komponendid, mis mõjutavad mudeli käitumist ja jõudlust. Hüperparameetrite rolli ja nende tõhusa häälestamise mõistmine on edukate masinõppemudelite väljatöötamiseks ülioluline.
Muud hiljutised küsimused ja vastused selle kohta EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Tekst kõneks
- Millised on masinõppes suurte andmekogumitega töötamise piirangud?
- Kas masinõpe võib anda dialoogilist abi?
- Mis on TensorFlow mänguväljak?
- Mida suurem andmekogum tegelikult tähendab?
- 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?
- Mis on TensorBoard?
Vaadake rohkem küsimusi ja vastuseid rakenduses EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Veel küsimusi ja vastuseid:
- Väli: Tehisintellekt
- programm: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (minge sertifitseerimisprogrammi)
- Õppetund: Sissejuhatus (minge seotud õppetundi)
- Teema: Mis on masinõpe (minge seotud teema juurde)