В областта на машинното обучение хиперпараметрите играят решаваща роля при определяне на производителността и поведението на даден алгоритъм. Хиперпараметрите са параметри, които се задават преди началото на процеса на обучение. Те не се научават по време на обучението; вместо това те контролират самия процес на обучение. За разлика от тях, параметрите на модела се научават по време на обучение, като например тегла в невронна мрежа.
Нека се задълбочим в някои примери за хиперпараметри, често срещани в алгоритмите за машинно обучение:
1. Скорост на обучение (α): Скоростта на обучение е хиперпараметър, който контролира доколко коригираме теглата на нашата мрежа по отношение на градиента на загубите. Високата скорост на обучение може да доведе до превишаване, при което параметрите на модела варират необичайно, докато ниската скорост на обучение може да причини бавна конвергенция.
2. Брой скрити единици/слоеве: В невронните мрежи броят на скритите единици и слоеве са хиперпараметри, които определят сложността на модела. Повече скрити единици или слоеве могат да уловят по-сложни модели, но също така могат да доведат до пренастройване.
3. Функция за активиране: Изборът на функция за активиране, като ReLU (Rectified Linear Unit) или Sigmoid, е хиперпараметър, който влияе върху нелинейността на модела. Различните функции за активиране имат различни свойства и могат да повлияят на скоростта на обучение и производителността на модела.
4. Размер на партидата: Размерът на партидата е броят на примерите за обучение, използвани в една итерация. Това е хиперпараметър, който влияе върху скоростта и стабилността на тренировката. По-големите размери на партиди могат да ускорят обучението, но могат да доведат до по-малко точни актуализации, докато по-малките размери на партиди могат да осигурят по-точни актуализации, но с по-бавно обучение.
5. Сила на регулиране: Регулирането е техника, използвана за предотвратяване на пренастройване чрез добавяне на наказателен срок към функцията на загубата. Силата на регулация, като λ в регулацията на L2, е хиперпараметър, който контролира въздействието на члена на регулация върху общата загуба.
6. Процент на отпадане: Отпадането е техника за регулиране, при която произволно избрани неврони се игнорират по време на обучение. Скоростта на отпадане е хиперпараметър, който определя вероятността от отпадане на неврон. Помага за предотвратяване на пренатоварването чрез внасяне на шум по време на тренировка.
7. Размер на ядрото: В конволюционните невронни мрежи (CNN) размерът на ядрото е хиперпараметър, който определя размера на филтъра, приложен към входните данни. Различните размери на ядрото улавят различни нива на детайлност във входните данни.
8. Брой дървета (в произволна гора): В методите на ансамбъл като Random Forest, броят на дърветата е хиперпараметър, който определя броя на дърветата за вземане на решения в гората. Увеличаването на броя на дърветата може да подобри производителността, но също така да увеличи изчислителните разходи.
9. C в опорни векторни машини (SVM): В SVM C е хиперпараметър, който контролира компромиса между наличието на плавна граница на решение и правилното класифициране на точките за обучение. По-високата стойност на C води до по-сложна граница на решение.
10. Брой клъстери (в K-средни): В клъстерни алгоритми като K-Means, броят на клъстерите е хиперпараметър, който определя броя на клъстерите, които алгоритъмът трябва да идентифицира в данните. Изборът на правилния брой клъстери е от решаващо значение за смислените резултати от клъстерирането.
Тези примери илюстрират разнообразното естество на хиперпараметрите в алгоритмите за машинно обучение. Настройката на хиперпараметри е критична стъпка в работния процес на машинно обучение за оптимизиране на производителността и обобщението на модела. Търсене в мрежа, произволно търсене и байесова оптимизация са често срещани техники, използвани за намиране на най-добрия набор от хиперпараметри за даден проблем.
Хиперпараметрите са основни компоненти в алгоритмите за машинно обучение, които влияят върху поведението и производителността на модела. Разбирането на ролята на хиперпараметрите и как да ги настроите ефективно е от решаващо значение за разработването на успешни модели за машинно обучение.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текст към реч
- Какви са ограниченията при работа с големи набори от данни в машинното обучение?
- Може ли машинното обучение да окаже някаква диалогична помощ?
- Какво представлява детската площадка TensorFlow?
- Какво всъщност означава по-голям набор от данни?
- Какво представлява ансамбълното обучение?
- Какво става, ако избраният алгоритъм за машинно обучение не е подходящ и как може човек да се увери, че е избрал правилния?
- Нуждае ли се моделът за машинно обучение от надзор по време на обучението си?
- Какви са ключовите параметри, използвани в алгоритми, базирани на невронни мрежи?
- Какво е TensorBoard?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning