AI Platform Optimizer и HyperTune са две отделни функции, предлагани от Google Cloud AI Platform за оптимизиране на обучението на модели за машинно обучение. Докато и двата имат за цел да подобрят производителността на модела, те се различават по своите подходи и функционалности.
AI Platform Optimizer е функция, която автоматично изследва пространството на хиперпараметрите, за да намери най-добрия набор от хиперпараметри за обучение на модел. Хиперпараметрите са настройките, които определят поведението и производителността на модела, като скорост на обучение, размер на партидата и сила на регулиране. AI Platform Optimizer използва техника, наречена байесова оптимизация, за ефективно търсене на оптималните хиперпараметри.
Байесовото оптимизиране работи чрез конструиране на вероятностен модел на целевата функция, който представя ефективността на модела по отношение на хиперпараметрите. След това този модел се използва за предлагане на нови набори от хиперпараметри за оценка. Чрез итеративно оценяване и актуализиране на модела, AI Platform Optimizer постепенно се приближава към най-добрия набор от хиперпараметри. Този автоматизиран процес спестява време и усилия в сравнение с ръчната настройка на хиперпараметъра.
От друга страна, HyperTune е функция, която позволява на потребителите да извършват ръчна настройка на хиперпараметъра. Той предоставя рамка за дефиниране и изпълнение на задания за настройка на хиперпараметри, където паралелно се изпълняват множество тренировки с различни конфигурации на хиперпараметри. HyperTune предоставя гъвкавост за указване на хиперпараметрите за настройка, техните пространства за търсене и алгоритъма за търсене, който да се използва.
С HyperTune потребителите имат повече контрол върху процеса на настройка на хиперпараметъра. Те могат да дефинират пространството за търсене за всеки хиперпараметър, като например указване на диапазон или дискретен набор от стойности. HyperTune поддържа различни алгоритми за търсене, включително търсене в мрежа, произволно търсене и по-усъвършенствана байесова оптимизация. Потребителите могат също така да определят обективния показател за оптимизиране, като точност или средна квадратична грешка.
AI Platform Optimizer автоматизира процеса на настройка на хиперпараметри чрез използване на Bayesian оптимизация, докато HyperTune предоставя рамка за ръчна настройка на хиперпараметри с повече гъвкавост и контрол.
Други скорошни въпроси и отговори относно AI оптимизатор на платформа:
- Каква е ролята на AI Platform Optimizer при провеждането на изпитания?
- Кои са трите термина, които трябва да се разбират, за да използвате AI Platform Optimizer?
- Как може AI Platform Optimizer да се използва за оптимизиране на системи без машинно обучение?
- Каква е целта на AI Platform Optimizer, разработен от екипа на Google AI?