У сфері машинного навчання гіперпараметри відіграють вирішальну роль у визначенні продуктивності та поведінки алгоритму. Гіперпараметри - це параметри, які встановлюються перед початком процесу навчання. Вони не засвоюються під час навчання; замість цього вони контролюють сам процес навчання. Навпаки, параметри моделі вивчаються під час навчання, наприклад ваги в нейронній мережі.
Давайте заглибимося в деякі приклади гіперпараметрів, які зазвичай зустрічаються в алгоритмах машинного навчання:
1. Швидкість навчання (α): Швидкість навчання — це гіперпараметр, який контролює, наскільки ми регулюємо ваги нашої мережі щодо градієнта втрат. Висока швидкість навчання може призвести до перевищення, коли параметри моделі шалено коливаються, тоді як низька швидкість навчання може спричинити повільну конвергенцію.
2. Кількість прихованих одиниць/шарів: У нейронних мережах кількість прихованих одиниць і шарів є гіперпараметрами, які визначають складність моделі. Більш приховані одиниці або шари можуть захопити більш складні візерунки, але також можуть призвести до надмірного оснащення.
3. Функція активації: Вибір функції активації, наприклад ReLU (Rectified Linear Unit) або Sigmoid, є гіперпараметром, який впливає на нелінійність моделі. Різні функції активації мають різні властивості та можуть впливати на швидкість навчання та продуктивність моделі.
4. Розмір партії: розмір пакету – це кількість навчальних прикладів, які використовуються в одній ітерації. Це гіперпараметр, який впливає на швидкість і стабільність навчання. Більші розміри пакетів можуть пришвидшити навчання, але можуть призвести до менш точних оновлень, тоді як менші розміри пакетів можуть забезпечити більш точні оновлення, але з повільнішим навчанням.
5. Сила регулярізації: Регуляризація — це техніка, яка використовується для запобігання переобладнанню шляхом додавання штрафного терміну до функції втрат. Сила регуляризації, наприклад λ у регулярізації L2, є гіперпараметром, який контролює вплив члена регуляризації на загальні втрати.
6. Рівень відсіву: Вилучення — це техніка регулярізації, коли випадково вибрані нейрони ігноруються під час навчання. Частота випадання - це гіперпараметр, який визначає ймовірність випадання нейрона. Це допомагає запобігти переобладнанню, створюючи шум під час тренувань.
7. Розмір ядра: у згорткових нейронних мережах (CNN) розмір ядра є гіперпараметром, який визначає розмір фільтра, застосованого до вхідних даних. Різні розміри ядра фіксують різні рівні деталізації вхідних даних.
8. Кількість дерев (у випадковому лісі): у методах ансамблю, таких як Random Forest, кількість дерев є гіперпараметром, який визначає кількість дерев рішень у лісі. Збільшення кількості дерев може підвищити продуктивність, але також збільшити витрати на обчислення.
9. C в опорних векторних машинах (SVM): у SVM C — це гіперпараметр, який контролює компроміс між плавною межею прийняття рішення та правильною класифікацією точок навчання. Більше значення C призводить до більш складної межі рішення.
10. Кількість кластерів (у K-середніх): в алгоритмах кластеризації, таких як K-Means, кількість кластерів є гіперпараметром, який визначає кількість кластерів, які алгоритм має ідентифікувати в даних. Вибір правильної кількості кластерів має вирішальне значення для значущих результатів кластеризації.
Ці приклади ілюструють різноманітність гіперпараметрів в алгоритмах машинного навчання. Налаштування гіперпараметрів є критично важливим кроком у робочому процесі машинного навчання для оптимізації продуктивності та узагальнення моделі. Пошук по сітці, випадковий пошук і байєсовська оптимізація є поширеними методами, які використовуються для пошуку найкращого набору гіперпараметрів для даної проблеми.
Гіперпараметри є важливими компонентами в алгоритмах машинного навчання, які впливають на поведінку та продуктивність моделі. Розуміння ролі гіперпараметрів і способів їх ефективного налаштування має вирішальне значення для розробки успішних моделей машинного навчання.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текст до мови
- Які обмеження існують у роботі з великими наборами даних у машинному навчанні?
- Чи може машинне навчання надати певну діалогову допомогу?
- Що таке ігровий майданчик TensorFlow?
- Що насправді означає більший набір даних?
- Що таке навчання ансамблю?
- Що робити, якщо обраний алгоритм машинного навчання не підходить, і як переконатися, що вибрано правильний?
- Чи потребує модель машинного навчання нагляд під час навчання?
- Які ключові параметри використовуються в алгоритмах на основі нейронної мережі?
- Що таке TensorBoard?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning