Памер пакета, эпоха і памер набору даных сапраўды з'яўляюцца важнымі аспектамі ў машынным навучанні і іх звычайна называюць гіперпараметрамі. Каб зразумець гэта паняцце, давайце паглыбімся ў кожны тэрмін паасобку.
Памер партыі:
Памер партыі - гэта гіперпараметр, які вызначае колькасць узораў, апрацаваных перад абнаўленнем вагі мадэлі падчас навучання. Ён гуляе значную ролю ў вызначэнні хуткасці і стабільнасці працэсу навучання. Меншы памер партыі дазваляе больш абнаўляць вагу мадэлі, што прыводзіць да больш хуткай канвергенцыі. Аднак гэта таксама можа ўнесці шум у працэс навучання. З іншага боку, большы памер партыі забяспечвае больш стабільную ацэнку градыенту, але можа запаволіць працэс навучання.
Напрыклад, у стахастычным градыентным спуску (SGD) памер партыі 1 вядомы як чысты SGD, дзе мадэль абнаўляе свае вагі пасля апрацоўкі кожнай асобнай выбаркі. І наадварот, памер пакета, роўны памеру навучальнага набору даных, вядомы як пакетны градыентны спуск, дзе мадэль абнаўляе свае вагі адзін раз за эпоху.
Эпоха:
Эпоха - гэта яшчэ адзін гіперпараметр, які вызначае колькасць разоў, калі ўвесь набор дадзеных праходзіць наперад і назад праз нейронавую сетку падчас навучання. Навучанне мадэлі для некалькіх эпох дазваляе ёй вывучаць складаныя заканамернасці ў дадзеных шляхам ітэрацыйнай карэкціроўкі яе вагавых паказчыкаў. Аднак навучанне занадта вялікай колькасці эпох можа прывесці да пераабсталявання, калі мадэль добра працуе з навучальнымі данымі, але не можа абагульніць нябачныя даныя.
Напрыклад, калі набор даных складаецца з 1,000 узораў і мадэль навучаецца на працягу 10 эпох, гэта азначае, што мадэль прагледзела ўвесь набор даных 10 разоў у працэсе навучання.
Памер набору дадзеных:
Памер набору даных адносіцца да колькасці ўзораў, даступных для навучання мадэлі машыннага навучання. Гэта крытычны фактар, які непасрэдна ўплывае на прадукцыйнасць і здольнасць да абагульнення мадэлі. Большы памер набору даных часта прыводзіць да лепшай прадукцыйнасці мадэлі, паколькі дае больш разнастайных прыкладаў для вывучэння мадэлі. Аднак праца з вялікімі наборамі даных таксама можа павялічыць вылічальныя рэсурсы і час, неабходныя для навучання.
На практыцы вельмі важна знайсці баланс паміж памерам набору даных і складанасцю мадэлі, каб прадухіліць празмернае або недастатковае абсталяванне. Каб максімальна выкарыстоўваць абмежаваныя наборы даных, можна выкарыстоўваць такія метады, як павелічэнне даных і рэгулярізацыя.
Памер партыі, эпоха і памер набору даных - усё гэта гіперпараметры машыннага навучання, якія істотна ўплываюць на працэс навучання і канчатковую прадукцыйнасць мадэлі. Разуменне таго, як эфектыўна наладзіць гэтыя гіперпараметры, мае вырашальнае значэнне для стварэння надзейных і дакладных мадэляў машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Што такое тэкст у маўленне (TTS) і як ён працуе з AI?
- Якія абмежаванні ёсць у працы з вялікімі наборамі даных у машынным навучанні?
- Ці можа машыннае навучанне аказаць некаторую дапамогу ў дыялогу?
- Што такое гульнявая пляцоўка TensorFlow?
- Што насамрэч азначае большы набор даных?
- Якія прыклады гіперпараметраў алгарытму?
- Што такое ансамблевае навучанне?
- Што рабіць, калі абраны алгарытм машыннага навучання не падыходзіць, і як пераканацца, што выбраны правільны?
- Ці патрэбна мадэль машыннага навучання пад наглядам падчас навучання?
- Якія ключавыя параметры выкарыстоўваюцца ў алгарытмах нейронных сетак?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning