Які гіперпараметри використовуються в машинному навчанні?
У сфері машинного навчання, особливо при використанні таких платформ, як Google Cloud Machine Learning, розуміння гіперпараметрів є важливим для розробки та оптимізації моделей. Гіперпараметри – це параметри або конфігурації, зовнішні щодо моделі, які визначають процес навчання та впливають на продуктивність алгоритмів машинного навчання. На відміну від параметрів моделі, які вивчаються з даних під час процесу навчання, гіперпараметри встановлюються до початку навчання та залишаються незмінними протягом усього часу.
Гіперпараметри можна розділити на кілька типів залежно від їх ролі та функції в системі машинного навчання. Ці категорії включають гіперпараметри моделі, гіперпараметри оптимізації та гіперпараметри обробки даних. Кожен тип відіграє особливу роль у формуванні того, як модель вивчає дані та узагальнює нові, невідомі дані.
Гіперпараметри моделі
1. Гіперпараметри архітектури: вони визначають структуру моделі. У нейронних мережах, наприклад, гіперпараметри архітектури включають кількість шарів, кількість вузлів на шар і тип використовуваних функцій активації. Наприклад, глибока нейронна мережа може мати гіперпараметри, що вказують три приховані рівні з 128, 64 і 32 вузлами відповідно, і ReLU (Rectified Linear Unit) як функцію активації.
2. Гіперпараметри регуляризації: Методи регулярізації використовуються для запобігання переобладнанню, яке відбувається, коли модель вивчає шум у навчальних даних, а не основний шаблон. Загальні гіперпараметри регуляризації включають коефіцієнти регуляризації L1 і L2. Ці коефіцієнти контролюють штраф, застосований до великих ваг у моделі. Наприклад, встановлення вищого коефіцієнта регулярізації L2 більше покарає великі ваги, таким чином заохочуючи модель підтримувати менші ваги та потенційно покращувати узагальнення.
3. Рівень відсіву: у нейронних мережах відсівання — це техніка регулярізації, коли випадково вибрані нейрони ігноруються під час навчання. Швидкість випадання — це гіперпараметр, який визначає частку нейронів, які відпадають під час кожної ітерації навчання. Коефіцієнт випадання 0.5 означає, що 50% нейронів відкидаються випадковим чином під час кожної ітерації, що допомагає зменшити переобладнання.
Гіперпараметри оптимізації
1. Швидкість навчання: Це, мабуть, один із найважливіших гіперпараметрів у навчанні нейронних мереж. Швидкість навчання визначає розмір кроків, зроблених до мінімуму функції втрат. Висока швидкість навчання може спричинити надто швидке зближення моделі до неоптимального рішення, тоді як низька швидкість навчання може зробити процес навчання надто повільним або застрягти в локальних мінімумах.
2. Розмір партії: Цей гіперпараметр визначає кількість навчальних зразків, які використовуються в одній ітерації процесу навчання. Менші розміри партії можуть привести до більш точної оцінки градієнта, але можуть збільшити час, необхідний для завершення епохи. І навпаки, більші розміри партій можуть прискорити навчання, але можуть призвести до менш точних моделей.
3. Імпульс: використовується в алгоритмах оптимізації, таких як стохастичний градієнтний спад із імпульсом, цей гіперпараметр допомагає пришвидшити вектори градієнта в правильному напрямку, що призводить до швидшого зближення. Це допомагає згладити коливання на шляху оптимізації.
4. Кількість епох: цей гіперпараметр визначає кількість повних проходів через навчальний набір даних. Більша кількість епох зазвичай дає моделі більше можливостей для навчання з даних, але це також може збільшити ризик переобладнання.
Гіперпараметри обробки даних
1. Масштабування функцій: перед навчанням моделі функції часто потрібно масштабувати. Гіперпараметри, пов’язані з масштабуванням функцій, включають вибір методу масштабування, як-от мінімально-максимальне масштабування або стандартизація. Цей вибір може значно вплинути на продуктивність моделі, особливо для алгоритмів, чутливих до масштабування функцій, таких як Support Vector Machines і кластеризація K-Means.
2. Параметри доповнення даних: у завданнях обробки зображень розширення даних використовується для штучного збільшення розміру навчального набору даних шляхом створення змінених версій зображень у наборі даних. Гіперпараметри тут включають типи застосованих перетворень, такі як обертання, перенесення, відображення та масштабування, а також імовірність застосування кожного перетворення.
3. Методи відбору проб: у випадках, коли дані незбалансовані, можна використовувати такі методи, як надмірна вибірка меншості або недостатня вибірка більшості. Гіперпараметри тут включають співвідношення вибірок меншості та більшості.
Налаштування гіперпараметрів
Процес вибору оптимальних гіперпараметрів відомий як настройка гіперпараметрів. Це критично важливий крок, оскільки вибір гіперпараметрів може значно вплинути на продуктивність моделі. Загальні методи налаштування гіперпараметрів включають:
1. Пошук у сітці: Цей метод передбачає визначення сітки значень гіперпараметрів і вичерпну спробу кожної комбінації. Незважаючи на те, що пошук по сітці простий, він може бути обчислювально дорогим, особливо з великою кількістю гіперпараметрів.
2. Випадковий пошук: Замість того, щоб пробувати всі можливі комбінації, випадковий пошук вибирає випадкові комбінації гіперпараметрів. Цей підхід часто є більш ефективним, ніж пошук по сітці, і може призвести до кращих результатів, особливо коли лише кілька гіперпараметрів є впливовими.
3. Байєсівська оптимізація: це більш складний підхід, який моделює ефективність гіперпараметрів як імовірнісну функцію та прагне знайти найкращий набір гіперпараметрів шляхом балансування дослідження та використання.
4. Автоматизоване машинне навчання (AutoML): Такі платформи, як Google Cloud AutoML, використовують розширені алгоритми для автоматичного пошуку найкращих гіперпараметрів. Це може заощадити час і ресурси, особливо для практиків, які можуть не мати глибоких знань у машинному навчанні.
Практичні приклади
Розглянемо сценарій, у якому навчається згортка нейронної мережі (CNN) для класифікації зображень за допомогою Google Cloud Machine Learning. Гіперпараметри можуть включати:
– Кількість згорткових шарів і їхні відповідні розміри фільтрів, які є гіперпараметрами архітектури.
– Швидкість навчання та розмір партії, які є гіперпараметрами оптимізації.
– Методи збільшення даних, такі як обертання та перевертання, які є гіперпараметрами обробки даних.
Систематично налаштовуючи ці гіперпараметри, можна значно підвищити точність моделі та можливості узагальнення.
В іншому прикладі, коли використовується класифікатор дерева рішень, гіперпараметри можуть включати максимальну глибину дерева, мінімальну кількість зразків, необхідних для поділу вузла, і критерій, який використовується для поділу. Кожен із цих гіперпараметрів може впливати на складність моделі та її здатність до узагальнення.
По суті, гіперпараметри є основою процесу машинного навчання, впливаючи як на ефективність, так і на результативність навчання моделі. Їх ретельний вибір і налаштування можуть призвести до моделей, які не тільки добре працюють з навчальними даними, але й ефективно узагальнюють нові, невідомі дані.
Інші останні запитання та відповіді щодо EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Які критерії вибору правильного алгоритму для даної задачі?
- Якщо хтось використовує модель Google і навчає її на власному екземплярі, чи зберігає Google удосконалення, зроблені на основі даних навчання?
- Як дізнатися, яку модель ML використовувати, перш ніж навчати її?
- Що таке регресійна задача?
- Як можна переходити між таблицями Vertex AI і AutoML?
- Чи можна використовувати Kaggle для завантаження фінансових даних і виконання статистичного аналізу та прогнозування за допомогою економетричних моделей, таких як R-квадрат, ARIMA або GARCH?
- Чи можна використовувати машинне навчання для прогнозування ризику ішемічної хвороби серця?
- Які фактичні зміни відбулися внаслідок ребрендингу Google Cloud Machine Learning на Vertex AI?
- Що таке показники оцінки ефективності моделі?
- Що таке лінійна регресія?
Перегляньте більше запитань і відповідей у EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning