Щоб досягти вищої точності в нашій моделі машинного навчання, ми можемо експериментувати з кількома гіперпараметрами. Гіперпараметри — це регульовані параметри, які встановлюються перед початком процесу навчання. Вони контролюють поведінку алгоритму навчання та мають значний вплив на продуктивність моделі.
Важливим гіперпараметром, який слід враховувати, є швидкість навчання. Швидкість навчання визначає розмір кроку на кожній ітерації алгоритму навчання. Вища швидкість навчання дозволяє моделі навчатися швидше, але може призвести до перевищення оптимального рішення. З іншого боку, нижча швидкість навчання може призвести до уповільнення конвергенції, але може допомогти моделі уникнути перевищення. Дуже важливо знайти оптимальну швидкість навчання, яка врівноважує компроміс між швидкістю конвергенції та точністю.
Ще один гіперпараметр, з яким варто експериментувати, — це розмір партії. Розмір пакету визначає кількість навчальних прикладів, оброблених у кожній ітерації алгоритму навчання. Менший розмір партії може забезпечити точнішу оцінку градієнта, але може призвести до повільнішої конвергенції. І навпаки, більший розмір партії може прискорити процес навчання, але може внести шум в оцінку градієнта. Пошук правильного розміру пакета залежить від розміру набору даних і доступних обчислювальних ресурсів.
Кількість прихованих одиниць у нейронній мережі є ще одним гіперпараметром, який можна налаштувати. Збільшення кількості прихованих одиниць може збільшити здатність моделі вивчати складні шаблони, але також може призвести до переобладнання, якщо не врегулювати належним чином. І навпаки, зменшення кількості прихованих одиниць може спростити модель, але може призвести до недостатнього пристосування. Важливо знайти баланс між складністю моделі та здатністю до узагальнення.
Регуляризація — ще одна техніка, якою можна керувати за допомогою гіперпараметрів. Регулярізація допомагає запобігти переобладнанню, додаючи штрафний термін до функції втрат. Сила регуляризації контролюється гіперпараметром, який називається параметром регуляризації. Вищий параметр регулярізації призведе до простішої моделі з меншим переобладнанням, але також може призвести до недообладнання. І навпаки, менший параметр регулярізації дозволяє моделі більш точно відповідати навчальним даним, але може призвести до переобладнання. Перехресну перевірку можна використовувати для пошуку оптимального параметра регуляризації.
Вибір алгоритму оптимізації також є важливим гіперпараметром. Градієнтний спуск — це алгоритм оптимізації, який зазвичай використовується, але існують такі варіанти, як стохастичний градієнтний спуск (SGD), Адам і RMSprop. Кожен алгоритм має свої власні гіперпараметри, які можна налаштувати, наприклад імпульс і зниження швидкості навчання. Експериментування з різними алгоритмами оптимізації та їх гіперпараметрами може допомогти покращити продуктивність моделі.
Окрім цих гіперпараметрів, інші фактори, які можна досліджувати, включають мережеву архітектуру, використовувані функції активації та ініціалізацію параметрів моделі. Різні архітектури, такі як згорточні нейронні мережі (CNN) або рекурентні нейронні мережі (RNN), можуть бути більш придатними для конкретних завдань. Вибір відповідних функцій активації, таких як ReLU або sigmoid, також може вплинути на продуктивність моделі. Правильна ініціалізація параметрів моделі може допомогти алгоритму навчання швидше сходитися та досягти кращої точності.
Досягнення вищої точності в нашій моделі машинного навчання передбачає експериментування з різними гіперпараметрами. Швидкість навчання, розмір партії, кількість прихованих одиниць, параметр регуляризації, алгоритм оптимізації, мережева архітектура, функції активації та ініціалізація параметрів — це гіперпараметри, які можна налаштувати для покращення продуктивності моделі. Важливо ретельно вибирати та регулювати ці гіперпараметри, щоб знайти баланс між швидкістю конвергенції та точністю, а також запобігти надмірному або недостатньому підбору.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Що таке синтез мовлення (TTS) і як він працює з ШІ?
- 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?
- Які приклади гіперпараметрів алгоритму?
- 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?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning