У сферы машыннага навучання гіперпараметры гуляюць вырашальную ролю ў вызначэнні прадукцыйнасці і паводзін алгарытму. Гіперпараметры - гэта параметры, якія задаюцца перад пачаткам працэсу навучання. Яны не вывучаюцца падчас навучання; замест гэтага яны кантралююць сам працэс навучання. Наадварот, параметры мадэлі вывучаюцца падчас навучання, напрыклад, вагі ў нейронавай сетцы.
Давайце паглыбімся ў некаторыя прыклады гіперпараметраў, якія звычайна сустракаюцца ў алгарытмах машыннага навучання:
1. Хуткасць навучання (α): Хуткасць навучання - гэта гіперпараметр, які кантралюе, наколькі мы карэктуем вагу нашай сеткі адносна градыенту страт. Высокая хуткасць навучання можа прывесці да перавышэння, калі параметры мадэлі рэзка вагаюцца, у той час як нізкая хуткасць навучання можа выклікаць павольную канвергенцыю.
2. Колькасць схаваных блокаў/слояў: У нейронавых сетках колькасць схаваных блокаў і слаёў з'яўляюцца гіперпараметрамі, якія вызначаюць складанасць мадэлі. Больш схаваныя блокі або слаі могуць захапіць больш складаныя ўзоры, але таксама могуць прывесці да перападбору.
3. Функцыя актывацыі: Выбар функцыі актывацыі, напрыклад ReLU (Rectified Linear Unit) або Sigmoid, з'яўляецца гіперпараметрам, які ўплывае на нелінейнасць мадэлі. Розныя функцыі актывацыі маюць розныя ўласцівасці і могуць уплываць на хуткасць навучання і прадукцыйнасць мадэлі.
4. Памер партыі: Памер партыі - гэта колькасць навучальных прыкладаў, якія выкарыстоўваюцца ў адной ітэрацыі. Гэта гіперпараметр, які ўплывае на хуткасць і стабільнасць трэніровак. Вялікія памеры пакетаў могуць паскорыць навучанне, але могуць прывесці да менш дакладных абнаўленняў, у той час як меншыя памеры пакетаў могуць забяспечыць больш дакладныя абнаўленні, але з больш павольным навучаннем.
5. Сіла рэгулярызацыі: Рэгулярізацыя - гэта метад, які выкарыстоўваецца для прадухілення пераабсталявання шляхам дадання штрафу да функцыі страт. Сіла рэгулярызацыі, такая як λ у рэгулярызацыі L2, з'яўляецца гіперпараметрам, які кантралюе ўплыў члена рэгулярызацыі на агульныя страты.
6. Узровень адсеву: Выключэнне - гэта метад рэгулярызацыі, пры якім выпадкова выбраныя нейроны ігнаруюцца падчас навучання. Хуткасць выпадзення - гэта гіперпараметр, які вызначае верагоднасць выпадзення нейрона. Гэта дапамагае прадухіліць празмернае абсталяванне, уносячы шум падчас трэніровак.
7. Памер ядра: У сверточных нейронавых сетках (CNN) памер ядра з'яўляецца гіперпараметрам, які вызначае памер фільтра, прымененага да ўваходных дадзеных. Розныя памеры ядра фіксуюць розныя ўзроўні дэталізацыі ўваходных дадзеных.
8. Колькасць дрэў (у выпадковым лесе): У ансамблевых метадах, такіх як Выпадковы лес, колькасць дрэў з'яўляецца гіперпараметрам, які вызначае колькасць дрэў рашэнняў у лесе. Павелічэнне колькасці дрэў можа палепшыць прадукцыйнасць, але таксама павялічыць вылічальныя выдаткі.
9. C у вектарных машынах падтрымкі (SVM): У SVM C - гэта гіперпараметр, які кантралюе кампраміс паміж плыўнай мяжой рашэння і правільнай класіфікацыяй навучальных кропак. Больш высокае значэнне C прыводзіць да больш складанай мяжы рашэння.
10. Колькасць кластараў (у K-сярэдніх): У алгарытмах кластарызацыі, такіх як K-Means, колькасць кластараў з'яўляецца гіперпараметрам, які вызначае колькасць кластараў, якія алгарытм павінен вызначыць у дадзеных. Выбар патрэбнай колькасці кластараў мае вырашальнае значэнне для дасягнення значных вынікаў кластарызацыі.
Гэтыя прыклады ілюструюць разнастайны характар гіперпараметраў у алгарытмах машыннага навучання. Настройка гіперпараметраў з'яўляецца найважнейшым крокам у працоўным працэсе машыннага навучання для аптымізацыі прадукцыйнасці і абагульнення мадэлі. Пошук па сетцы, выпадковы пошук і байесовская аптымізацыя - звычайныя метады, якія выкарыстоўваюцца для пошуку найлепшага набору гіперпараметраў для дадзенай задачы.
Гіперпараметры з'яўляюцца важнымі кампанентамі ў алгарытмах машыннага навучання, якія ўплываюць на паводзіны і прадукцыйнасць мадэлі. Разуменне ролі гіперпараметраў і спосабаў іх эфектыўнай налады мае вырашальнае значэнне для распрацоўкі паспяховых мадэляў машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text to speech
- 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?
- 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?
- Што такое TensorBoard?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning