З якімі гіперпараметрамі мы можам паэксперыментаваць, каб дасягнуць большай дакладнасці нашай мадэлі?
Каб дасягнуць больш высокай дакладнасці ў нашай мадэлі машыннага навучання, ёсць некалькі гіперпараметраў, з якімі мы можам эксперыментаваць. Гіперпараметры - гэта наладжвальныя параметры, якія задаюцца перад пачаткам працэсу навучання. Яны кіруюць паводзінамі алгарытму навучання і аказваюць істотны ўплыў на прадукцыйнасць мадэлі.
Адным з важных гіперпараметраў, які трэба ўлічваць, з'яўляецца хуткасць навучання. Хуткасць навучання вызначае памер кроку на кожнай ітэрацыі алгарытму навучання. Больш высокая хуткасць навучання дазваляе мадэлі вучыцца хутчэй, але можа прывесці да перавышэння аптымальнага рашэння. З іншага боку, меншая хуткасць навучання можа прывесці да больш павольнай канвергенцыі, але можа дапамагчы мадэлі пазбегнуць перавышэння. Важна знайсці аптымальную хуткасць навучання, якая ўраўнаважвае кампраміс паміж хуткасцю канвергенцыі і дакладнасцю.
Яшчэ адзін гіперпараметр для эксперыментаў - гэта памер партыі. Памер пакета вызначае колькасць навучальных прыкладаў, апрацаваных у кожнай ітэрацыі алгарытму навучання. Меншы памер партыі можа забяспечыць больш дакладную ацэнку градыенту, але можа прывесці да больш павольнай канвергенцыі. І наадварот, большы памер партыі можа паскорыць працэс навучання, але можа ўнесці шум у ацэнку градыенту. Пошук патрэбнага памеру партыі залежыць ад памеру набору даных і даступных вылічальных рэсурсаў.
Колькасць схаваных адзінак у нейронавай сеткі - яшчэ адзін гіперпараметр, які можна наладзіць. Павелічэнне колькасці схаваных адзінак можа павялічыць здольнасць мадэлі вывучаць складаныя шаблоны, але таксама можа прывесці да пераабсталявання, калі не ўрэгуляваны належным чынам. І наадварот, памяншэнне колькасці схаваных блокаў можа спрасціць мадэль, але можа прывесці да недастатковасці. Важна знайсці баланс паміж складанасцю мадэлі і здольнасцю да абагульнення.
Рэгулярізацыя - яшчэ адзін метад, якім можна кіраваць праз гіперпараметры. Рэгулярізацыя дапамагае прадухіліць пераабсталяванне, дадаючы штрафны тэрмін да функцыі страты. Сіла рэгулярызацыі кантралюецца гіперпараметрам, які называецца параметрам рэгулярызацыі. Больш высокі параметр рэгулярызацыі прывядзе да больш простай мадэлі з меншай колькасцю пераабсталявання, але таксама можа прывесці да недапасавання. І наадварот, меншы параметр рэгулярызацыі дазваляе мадэлі больш дакладна адпавядаць даным навучання, але можа прывесці да перападбору. Перакрыжаваная праверка можа быць выкарыстана для пошуку аптымальнага параметру рэгулярызацыі.
Важным гиперпараметром з'яўляецца і выбар алгарытму аптымізацыі. Градыентны спуск - гэта часта выкарыстоўваны алгарытм аптымізацыі, але ёсць такія варыянты, як стахастычны градыентны спуск (SGD), Адам і RMSprop. Кожны алгарытм мае свае ўласныя гіперпараметры, якія можна наладжваць, такія як імпульс і зніжэнне хуткасці навучання. Эксперыменты з рознымі алгарытмамі аптымізацыі і іх гіперпараметрамі могуць дапамагчы палепшыць прадукцыйнасць мадэлі.
У дадатак да гэтых гіперпараметраў іншыя фактары, якія можна вывучыць, уключаюць архітэктуру сеткі, выкарыстоўваныя функцыі актывацыі і ініцыялізацыю параметраў мадэлі. Розныя архітэктуры, такія як згорткавыя нейронавыя сеткі (CNN) або рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN), могуць быць больш прыдатнымі для канкрэтных задач. Выбар адпаведных функцый актывацыі, такіх як ReLU або sigmoid, таксама можа паўплываць на прадукцыйнасць мадэлі. Правільная ініцыялізацыя параметраў мадэлі можа дапамагчы алгарытму навучання хутчэй зблізіцца і дасягнуць большай дакладнасці.
Дасягненне больш высокай дакладнасці ў нашай мадэлі машыннага навучання прадугледжвае эксперыментаванне з рознымі гіперпараметрамі. Хуткасць навучання, памер пакета, колькасць схаваных адзінак, параметр рэгулярызацыі, алгарытм аптымізацыі, сеткавая архітэктура, функцыі актывацыі і ініцыялізацыя параметраў - усё гэта гіперпараметры, якія можна наладзіць для паляпшэння прадукцыйнасці мадэлі. Важна старанна выбіраць і наладжваць гэтыя гіперпараметры, каб знайсці баланс паміж хуткасцю канвергенцыі і дакладнасцю, а таксама прадухіліць перападбору або недастатковасці.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Як мадэлі Keras замяняюць ацэнкі TensorFlow?
- Як наладзіць канкрэтнае асяроддзе Python з дапамогай нататніка Jupyter?
- Як выкарыстоўваць TensorFlow Serving?
- Што такое Classifier.export_saved_model і як ім карыстацца?
- Чаму рэгрэсія часта выкарыстоўваецца ў якасці прадказальніка?
- Ці з'яўляюцца множнікі Лагранжа і метады квадратычнага праграмавання актуальнымі для машыннага навучання?
- Ці можна ў працэсе машыннага навучання выкарыстоўваць больш за адну мадэль?
- Ці можа машыннае навучанне адаптаваць, які алгарытм выкарыстоўваць у залежнасці ад сцэнарыя?
- Які самы просты шлях да навучання і разгортвання найбольш базавай дыдактычнай мадэлі штучнага інтэлекту на платформе Google AI з выкарыстаннем бясплатнага ўзроўню/пробнай версіі з выкарыстаннем кансолі графічнага інтэрфейсу пакрокава для абсалютнага пачаткоўца без вопыту праграмавання?
- Як практычна навучыць і разгарнуць простую мадэль штучнага інтэлекту на платформе Google Cloud AI праз графічны інтэрфейс кансолі GCP у пакрокавым кіраўніцтве?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning