Da bi dosegli večjo natančnost v našem modelu strojnega učenja, obstaja več hiperparametrov, s katerimi lahko eksperimentiramo. Hiperparametri so nastavljivi parametri, ki so nastavljeni pred začetkom učnega procesa. Nadzorujejo obnašanje učnega algoritma in pomembno vplivajo na delovanje modela.
Eden pomembnih hiperparametrov, ki jih je treba upoštevati, je stopnja učenja. Stopnja učenja določa velikost koraka pri vsaki ponovitvi učnega algoritma. Višja stopnja učenja omogoča modelu, da se uči hitreje, vendar lahko povzroči prekoračitev optimalne rešitve. Po drugi strani pa lahko nižja stopnja učenja povzroči počasnejšo konvergenco, vendar lahko pomaga modelu preprečiti prekoračitev. Bistveno je najti optimalno stopnjo učenja, ki uravnoteži kompromis med hitrostjo konvergence in natančnostjo.
Drug hiperparameter, s katerim lahko eksperimentirate, je velikost serije. Velikost paketa določa število učnih primerov, obdelanih v vsaki ponovitvi učnega algoritma. Manjša velikost serije lahko zagotovi natančnejšo oceno gradienta, vendar lahko povzroči počasnejšo konvergenco. Nasprotno pa lahko večja velikost serije pospeši proces učenja, vendar lahko v oceno gradienta povzroči šum. Iskanje prave velikosti serije je odvisno od velikosti nabora podatkov in razpoložljivih računalniških virov.
Število skritih enot v nevronski mreži je še en hiperparameter, ki ga je mogoče nastaviti. Povečanje števila skritih enot lahko poveča sposobnost modela za učenje zapletenih vzorcev, vendar lahko vodi tudi do prekomernega opremljanja, če ni ustrezno regulirano. Nasprotno pa lahko zmanjšanje števila skritih enot poenostavi model, vendar lahko povzroči premajhno prileganje. Pomembno je najti ravnotežje med kompleksnostjo modela in sposobnostjo posploševanja.
Regularizacija je še ena tehnika, ki jo je mogoče nadzorovati s hiperparametri. Regularizacija pomaga preprečiti prekomerno opremljanje z dodajanjem kazenskega izraza funkciji izgube. Moč regulacije nadzira hiperparameter, imenovan parameter regulacije. Višji parameter za uravnavanje bo povzročil enostavnejši model z manj prekomernega opremljanja, vendar lahko vodi tudi do premajhnega opremljanja. Nasprotno pa nižji regularizacijski parameter omogoča, da se model bolj prilega podatkom o usposabljanju, vendar lahko povzroči prekomerno prilagajanje. Navzkrižno preverjanje je mogoče uporabiti za iskanje optimalnega parametra regulacije.
Pomemben hiperparameter je tudi izbira optimizacijskega algoritma. Gradientni spust je pogosto uporabljen optimizacijski algoritem, vendar obstajajo različice, kot so stohastični gradientni spust (SGD), Adam in RMSprop. Vsak algoritem ima lastne hiperparametre, ki jih je mogoče prilagoditi, kot sta upad zagona in hitrosti učenja. Eksperimentiranje z različnimi optimizacijskimi algoritmi in njihovimi hiperparametri lahko pomaga izboljšati zmogljivost modela.
Poleg teh hiperparametrov so drugi dejavniki, ki jih je mogoče raziskati, omrežna arhitektura, uporabljene aktivacijske funkcije in inicializacija parametrov modela. Različne arhitekture, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN) ali ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), so morda bolj primerne za posebne naloge. Izbira ustreznih aktivacijskih funkcij, kot sta ReLU ali sigmoid, lahko vpliva tudi na zmogljivost modela. Pravilna inicializacija parametrov modela lahko pomaga učnemu algoritmu hitreje konvergirati in doseči večjo natančnost.
Doseganje višje natančnosti v našem modelu strojnega učenja vključuje eksperimentiranje z različnimi hiperparametri. Stopnja učenja, velikost paketa, število skritih enot, parameter regularizacije, algoritem za optimizacijo, omrežna arhitektura, aktivacijske funkcije in inicializacija parametrov so vsi hiperparametri, ki jih je mogoče prilagoditi za izboljšanje zmogljivosti modela. Pomembno je, da skrbno izberete in prilagodite te hiperparametre, da dosežete ravnovesje med hitrostjo in natančnostjo konvergence ter preprečite preveliko ali premajhno prilagajanje.
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?
- Kateri so primeri hiperparametrov algoritma?
- 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?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning