Kaj so hiperparametri algoritma?
Na področju strojnega učenja, zlasti v kontekstu umetne inteligence (AI) in platform v oblaku, kot je Google Cloud Machine Learning, imajo hiperparametri ključno vlogo pri delovanju in učinkovitosti algoritmov. Hiperparametri so zunanje konfiguracije, nastavljene pred začetkom procesa usposabljanja, ki urejajo obnašanje učnega algoritma in neposredno vplivajo na delovanje modela.
Da bi razumeli hiperparametre, jih je bistveno razlikovati od parametrov. Parametri so notranji za model in se jih naučimo iz podatkov o usposabljanju med procesom učenja. Primeri parametrov vključujejo uteži v nevronskih mrežah ali koeficiente v modelih linearne regresije. Po drugi strani pa se hiperparametri ne naučijo iz podatkov o vadbi, ampak jih vnaprej določi praktik. Nadzorujejo proces usposabljanja in strukturo modela.
Vrste hiperparametrov
1. Hiperparametri modela: Ti določajo strukturo modela. Na primer, v nevronskih mrežah hiperparametri vključujejo število plasti in število nevronov v vsaki plasti. V odločitvenih drevesih lahko hiperparametri vključujejo največjo globino drevesa ali najmanjše število vzorcev, potrebnih za razdelitev vozlišča.
2. Hiperparametri algoritma: Ti nadzorujejo sam proces učenja. Primeri vključujejo stopnjo učenja v algoritmih gradientnega spuščanja, velikost serije pri mini-paketnem gradientnem spuščanju in število epoh za usposabljanje.
Primeri hiperparametrov
1. Stopnja učenja: To je pomemben hiperparameter v optimizacijskih algoritmih, kot je gradientni spust. Določa velikost koraka pri vsaki ponovitvi, medtem ko se premika proti minimumu funkcije izgube. Visoka stopnja učenja lahko povzroči, da se model prehitro približa suboptimalni rešitvi, medtem ko lahko nizka stopnja učenja povzroči podaljšan proces usposabljanja, ki se lahko zatakne v lokalnih minimumih.
2. Velikost serije: Pri stohastičnem gradientnem spuščanju (SGD) in njegovih različicah je velikost serije število primerov usposabljanja, uporabljenih v eni ponovitvi. Manjša velikost serije zagotavlja natančnejšo oceno gradienta, vendar je lahko računsko draga in hrupna. Nasprotno pa lahko večja velikost serije pospeši izračun, vendar lahko povzroči manj natančne ocene gradienta.
3. Število epoh: Ta hiperparameter določa, kolikokrat bo učni algoritem deloval skozi celoten nabor podatkov o usposabljanju. Več epoh lahko privede do boljšega učenja, a tudi poveča tveganje za prekomerno opremljanje, če model zazna šum v podatkih o usposabljanju.
4. Stopnja osipa: V nevronskih mrežah je osip tehnika regulacije, pri kateri se naključno izbrani nevroni med usposabljanjem ne upoštevajo. Stopnja osipa je delež izpuščenih nevronov. To pomaga preprečiti prekomerno opremljanje z zagotavljanjem, da se omrežje ne zanaša preveč na določene nevrone.
5. Parametri regulacije: Ti vključujejo L1 in L2 koeficiente regulacije, ki kaznujejo velike uteži v modelu. Regulacija pomaga pri preprečevanju prekomernega opremljanja z dodajanjem kazni za večje teže in s tem spodbuja preprostejše modele.
Uglaševanje hiperparametrov
Uravnavanje hiperparametrov je postopek iskanja optimalnega niza hiperparametrov za učni algoritem. To je pomembno, ker lahko izbira hiperparametrov bistveno vpliva na zmogljivost modela. Običajne metode za nastavitev hiperparametrov vključujejo:
1. Iskanje mrež: Ta metoda vključuje definiranje nabora hiperparametrov in preizkušanje vseh možnih kombinacij. Čeprav je izčrpen, je lahko računsko drag in dolgotrajen.
2. Naključno iskanje: Namesto preizkušanja vseh kombinacij naključno iskanje naključno vzorči kombinacije hiperparametrov iz vnaprej določenega prostora. Ta metoda je pogosto učinkovitejša od iskanja po mreži in lahko najde dobre hiperparametre z manj ponovitvami.
3. Bayesova optimizacija: To je bolj izpopolnjena metoda, ki gradi verjetnostni model ciljne funkcije in ga uporablja za izbiro najbolj obetavnih hiperparametrov za oceno. Usklajuje raziskovanje in izkoriščanje za učinkovito iskanje optimalnih hiperparametrov.
4. Hiperpas: Ta metoda združuje naključno iskanje z zgodnjo zaustavitvijo. Začne se s številnimi konfiguracijami in postopoma oži iskalni prostor tako, da zgodaj ustavi slabo delujoče konfiguracije.
Praktični primeri
Razmislite o modelu nevronske mreže za klasifikacijo slik z uporabo ogrodja TensorFlow na Google Cloud Machine Learning. Upoštevajo se lahko naslednji hiperparametri:
1. Stopnja učenja: Tipičen razpon je lahko [0.001, 0.01, 0.1]. Optimalna vrednost je odvisna od določenega nabora podatkov in arhitekture modela.
2. Velikost serije: običajne vrednosti vključujejo 32, 64 in 128. Izbira je odvisna od razpoložljivih računalniških virov in velikosti nabora podatkov.
3. Število epoh: To se lahko giblje od 10 do 100 ali več, odvisno od tega, kako hitro se model konvergira.
4. Stopnja osipa: Vrednosti, kot so 0.2, 0.5 in 0.7, se lahko preizkusijo, da se poišče najboljši kompromis med nezadostno in preopremo.
5. Regulacijski koeficient: Za ureditev L2 se lahko upoštevajo vrednosti, kot so 0.0001, 0.001 in 0.01.
Vpliv na zmogljivost modela
Vpliv hiperparametrov na delovanje modela je lahko velik. Na primer, neustrezna stopnja učenja lahko povzroči, da model niha okoli minimuma ali prepočasi konvergira. Podobno lahko neustrezna velikost serije vodi do šumnih ocen gradienta, kar vpliva na stabilnost procesa usposabljanja. Regulacijski parametri so pomembni za nadzor prekomernega opremljanja, zlasti pri kompleksnih modelih z veliko parametri.
Orodja in ogrodja
Več orodij in ogrodij olajša nastavitev hiperparametrov. Google Cloud Machine Learning zagotavlja storitve, kot je AI Platform Hyperparameter Tuning, ki avtomatizira iskanje optimalnih hiperparametrov z uporabo Googlove infrastrukture. Drugi priljubljeni okviri vključujejo:
1. Keras Tuner: Razširitev za Keras, ki omogoča enostavno optimizacijo hiperparametrov.
2. Optuna: Programsko ogrodje za avtomatizacijo optimizacije hiperparametrov z uporabo učinkovitih strategij vzorčenja in obrezovanja.
3. Scikit-learn's GridSearchCV in RandomizedSearchCV: To so preprosta, a zmogljiva orodja za uravnavanje hiperparametrov v modelih scikit-learn.
Najboljše prakse
1. Začnite z grobim iskanjem: Začnite s širokim iskanjem po širokem razponu hiperparametrov, da boste razumeli njihov vpliv na delovanje modela.
2. Izboljšajte iskanje: Ko je identificirana obetavna regija, izvedite podrobnejše iskanje znotraj te regije, da izpilite optimalne hiperparametre.
3. Uporabite navzkrižno preverjanje: uporabite navzkrižno preverjanje, da zagotovite, da se hiperparametri dobro posplošujejo na nevidne podatke.
4. Monitor za prekomerno opremljanje: Spremljajte zmogljivost modela pri validacijskih podatkih, da zgodaj odkrijete prekomerno opremljanje.
5. Izkoristite avtomatizirana orodja: Uporabite avtomatizirana orodja za nastavitev hiperparametrov, da prihranite čas in računalniške vire.
Hiperparametri so temeljni vidik strojnega učenja, ki zahteva natančno obravnavo in prilagajanje. Upravljajo proces usposabljanja in strukturo modelov, kar pomembno vpliva na njihovo zmogljivost in posplošitvene sposobnosti. Učinkovita nastavitev hiperparametrov lahko privede do znatnih izboljšav natančnosti in učinkovitosti modela, zaradi česar je kritičen korak v delovnem procesu strojnega učenja.
Druga nedavna vprašanja in odgovori v zvezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kaj je regulacija?
- Ali obstaja vrsta usposabljanja po modelu umetne inteligence, pri katerem se hkrati izvajata nadzorovan in nenadzorovan učni pristop?
- Kako poteka učenje v nenadzorovanih sistemih strojnega učenja?
- Kako uporabljati nabor podatkov Fashion-MNIST v Google Cloud Machine Learning/platformi AI?
- Katere vrste algoritmov za strojno učenje obstajajo in kako jih izbrati?
- Ko je jedro razcepljeno s podatki in je izvirnik zaseben, ali je lahko razcepljeno javno in če je tako, ne gre za kršitev zasebnosti?
- Ali se lahko logika modela NLG uporablja za druge namene kot za NLG, kot je napovedovanje trgovanja?
- Katere so podrobnejše faze strojnega učenja?
- Je TensorBoard najbolj priporočljivo orodje za vizualizacijo modela?
- Kako pri čiščenju podatkov zagotoviti, da podatki niso pristranski?
Oglejte si več vprašanj in odgovorov v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning