Na področju strojnega učenja imajo hiperparametri ključno vlogo pri določanju delovanja in obnašanja algoritma. Hiperparametri so parametri, ki so nastavljeni pred začetkom učnega procesa. Ne naučijo se jih med usposabljanjem; namesto tega nadzorujejo sam proces učenja. Nasprotno pa se parametri modela naučijo med usposabljanjem, kot so uteži v nevronski mreži.
Poglobimo se v nekaj primerov hiperparametrov, ki jih običajno najdemo v algoritmih strojnega učenja:
1. Stopnja učenja (α): Stopnja učenja je hiperparameter, ki nadzoruje, koliko prilagajamo uteži našega omrežja glede na gradient izgube. Visoka stopnja učenja lahko privede do prekoračitve, kjer parametri modela divje nihajo, medtem ko lahko nizka stopnja učenja povzroči počasno konvergenco.
2. Število skritih enot/slojev: V nevronskih mrežah je število skritih enot in plasti hiperparameter, ki določa kompleksnost modela. Bolj skrite enote ali plasti lahko zajamejo bolj zapletene vzorce, lahko pa vodijo tudi do prekomernega opremljanja.
3. Funkcija aktiviranja: Izbira aktivacijske funkcije, kot je ReLU (Rectified Linear Unit) ali Sigmoid, je hiperparameter, ki vpliva na nelinearnost modela. Različne aktivacijske funkcije imajo različne lastnosti in lahko vplivajo na hitrost učenja in zmogljivost modela.
4. Velikost serije: Velikost serije je število primerov usposabljanja, uporabljenih v eni ponovitvi. Je hiperparameter, ki vpliva na hitrost in stabilnost treninga. Večje velikosti paketov lahko pospešijo usposabljanje, vendar lahko povzročijo manj natančne posodobitve, medtem ko lahko manjše velikosti paketov zagotovijo natančnejše posodobitve, vendar s počasnejšim usposabljanjem.
5. Regularna moč: Regularizacija je tehnika, ki se uporablja za preprečevanje prekomernega opremljanja z dodajanjem kazenskega izraza funkciji izgube. Moč regulacije, kot je λ v regulaciji L2, je hiperparameter, ki nadzoruje vpliv regulacijskega izraza na celotno izgubo.
6. Stopnja osipa: Dropout je tehnika regulacije, pri kateri so naključno izbrani nevroni med treningom prezrti. Stopnja osipa je hiperparameter, ki določa verjetnost izpada nevrona. Pomaga preprečiti prekomerno opremljanje z vnašanjem hrupa med vadbo.
7. Velikost jedra: V konvolucijskih nevronskih mrežah (CNN) je velikost jedra hiperparameter, ki določa velikost filtra, uporabljenega za vhodne podatke. Različne velikosti jedra zajemajo različne ravni podrobnosti v vhodnih podatkih.
8. Število dreves (v naključnem gozdu): V ansambelskih metodah, kot je naključni gozd, je število dreves hiperparameter, ki določa število odločitvenih dreves v gozdu. Povečanje števila dreves lahko izboljša zmogljivost, a tudi poveča računske stroške.
9. C v podpornih vektorskih strojih (SVM): V SVM je C hiperparameter, ki nadzoruje kompromis med mejo gladke odločitve in pravilnim razvrščanjem točk usposabljanja. Višja vrednost C vodi do bolj zapletene odločitvene meje.
10. Število gruč (v K-povprečjih): V algoritmih združevanja v gruče, kot je K-Means, je število gruč hiperparameter, ki določa število gruč, ki jih mora algoritem prepoznati v podatkih. Izbira pravega števila grozdov je ključnega pomena za pomembne rezultate gručevanja.
Ti primeri ponazarjajo raznoliko naravo hiperparametrov v algoritmih strojnega učenja. Prilagoditev hiperparametrov je kritičen korak v poteku dela strojnega učenja za optimizacijo delovanja in posploševanja modela. Iskanje po mreži, naključno iskanje in Bayesova optimizacija so pogoste tehnike, ki se uporabljajo za iskanje najboljšega nabora hiperparametrov za dano težavo.
Hiperparametri so bistvene komponente v algoritmih strojnega učenja, ki vplivajo na obnašanje in zmogljivost modela. Razumevanje vloge hiperparametrov in kako jih učinkovito prilagoditi je ključnega pomena za razvoj uspešnih modelov strojnega učenja.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je besedilo v govor (TTS) in kako deluje z AI?
- Kakšne so omejitve pri delu z velikimi nabori podatkov v strojnem učenju?
- Ali lahko strojno učenje pomaga pri dialogu?
- Kaj je igrišče TensorFlow?
- Kaj pravzaprav pomeni večji nabor podatkov?
- Kaj je učenje ansambla?
- Kaj pa, če izbrani algoritem strojnega učenja ni primeren in kako se prepričati, da je izbran pravi?
- Ali model strojnega učenja potrebuje nadzor med usposabljanjem?
- Kateri so ključni parametri, ki se uporabljajo v algoritmih, ki temeljijo na nevronski mreži?
- Kaj je TensorBoard?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning