За да постигнем по-висока точност в нашия модел на машинно обучение, има няколко хиперпараметъра, с които можем да експериментираме. Хиперпараметрите са регулируеми параметри, които се задават преди началото на процеса на обучение. Те контролират поведението на алгоритъма за обучение и имат значително влияние върху производителността на модела.
Един важен хиперпараметър, който трябва да се вземе предвид, е скоростта на обучение. Скоростта на обучение определя размера на стъпката при всяка итерация на алгоритъма за обучение. По-високата скорост на обучение позволява на модела да се учи по-бързо, но може да доведе до превишаване на оптималното решение. От друга страна, по-ниската скорост на обучение може да доведе до по-бавна конвергенция, но може да помогне на модела да избегне превишаване. От решаващо значение е да се намери оптимална скорост на обучение, която балансира компромиса между скоростта на конвергенция и точността.
Друг хиперпараметър, с който да експериментирате, е размерът на партидата. Размерът на партидата определя броя на примерите за обучение, обработени във всяка итерация на алгоритъма за обучение. По-малък размер на партида може да осигури по-точна оценка на градиента, но може да доведе до по-бавна конвергенция. Обратно, по-голям размер на партида може да ускори процеса на обучение, но може да внесе шум в оценката на градиента. Намирането на правилния размер на партидата зависи от размера на набора от данни и наличните изчислителни ресурси.
Броят на скритите единици в една невронна мрежа е друг хиперпараметър, който може да бъде настроен. Увеличаването на броя на скритите единици може да увеличи капацитета на модела да изучава сложни модели, но също така може да доведе до пренастройване, ако не се регулира правилно. Обратно, намаляването на броя на скритите единици може да опрости модела, но може да доведе до недостатъчно монтиране. Важно е да се намери баланс между сложността на модела и способността за обобщение.
Регулирането е друга техника, която може да се контролира чрез хиперпараметри. Регулирането помага за предотвратяване на прекомерното оборудване чрез добавяне на наказателен срок към функцията за загуба. Силата на регулиране се контролира от хиперпараметър, наречен параметър за регулиране. По-високият параметър за регулиране ще доведе до по-опростен модел с по-малко пренастройване, но може също така да доведе до недостатъчно напасване. Обратно, по-нисък параметър за регулиране позволява на модела да пасне по-точно на данните за обучение, но може да доведе до пренастройване. Кръстосаното валидиране може да се използва за намиране на оптимален параметър за регулиране.
Изборът на алгоритъм за оптимизация също е важен хиперпараметър. Градиентно спускане е често използван алгоритъм за оптимизация, но има разновидности като стохастичен градиент (SGD), Адам и RMSprop. Всеки алгоритъм има свои собствени хиперпараметри, които могат да бъдат настройвани, като импулс и забавяне на скоростта на обучение. Експериментирането с различни оптимизационни алгоритми и техните хиперпараметри може да помогне за подобряване на производителността на модела.
В допълнение към тези хиперпараметри, други фактори, които могат да бъдат изследвани, включват мрежовата архитектура, използваните функции за активиране и инициализирането на параметрите на модела. Различни архитектури, като конволюционни невронни мрежи (CNN) или повтарящи се невронни мрежи (RNN), може да са по-подходящи за конкретни задачи. Изборът на подходящи функции за активиране, като ReLU или sigmoid, също може да повлияе на производителността на модела. Правилното инициализиране на параметрите на модела може да помогне на алгоритъма за обучение да се сближи по-бързо и да постигне по-добра точност.
Постигането на по-висока точност в нашия модел на машинно обучение включва експериментиране с различни хиперпараметри. Скоростта на обучение, размерът на партидата, броят на скритите единици, параметърът за регулиране, алгоритъмът за оптимизация, мрежовата архитектура, функциите за активиране и инициализацията на параметрите са всички хиперпараметри, които могат да бъдат настроени, за да подобрят производителността на модела. Важно е внимателно да изберете и коригирате тези хиперпараметри, за да постигнете баланс между скоростта на конвергенция и точността, както и да предотвратите прекомерно или недостатъчно приспособяване.
Други скорошни въпроси и отговори относно EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Какво е текст към реч (TTS) и как работи с AI?
- 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?
- Кои са някои примери за хиперпараметри на алгоритъма?
- 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?
Вижте още въпроси и отговори в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning