Што такое гіперпараметры алгарытму?
У галіне машыннага навучання, асабліва ў кантэксце штучнага інтэлекту (AI) і воблачных платформаў, такіх як Google Cloud Machine Learning, гіперпараметры гуляюць важную ролю ў прадукцыйнасці і эфектыўнасці алгарытмаў. Гіперпараметры - гэта знешнія канфігурацыі, устаноўленыя перад пачаткам працэсу навучання, якія рэгулююць паводзіны алгарытму навучання і непасрэдна ўплываюць на прадукцыйнасць мадэлі.
Каб зразумець гіперпараметры, важна адрозніваць іх ад параметраў. Параметры з'яўляюцца ўнутранымі для мадэлі і вывучаюцца з дадзеных навучання ў працэсе навучання. Прыклады параметраў ўключаюць вагі ў нейронавых сетках або каэфіцыенты ў мадэлях лінейнай рэгрэсіі. Гіперпараметры, з іншага боку, не вывучаюцца з дадзеных навучання, але загадзя вызначаюцца практыкам. Яны кантралююць працэс навучання і структуру мадэлі.
Віды гіперпараметраў
1. Гіперпараметры мадэлі: Яны вызначаюць структуру мадэлі. Напрыклад, у нейронавых сетках гіперпараметры ўключаюць колькасць слаёў і колькасць нейронаў у кожным пласце. У дрэвах рашэнняў гіперпараметры могуць уключаць максімальную глыбіню дрэва або мінімальную колькасць узораў, неабходных для падзелу вузла.
2. Гіперпараметры алгарытму: Яны кантралююць сам працэс навучання. Прыклады ўключаюць хуткасць навучання ў алгарытмах градыентнага спуску, памер пакета ў міні-пакетным градыентным спуску і колькасць эпох для навучання.
Прыклады гіперпараметраў
1. Хуткасць навучання: Гэта важны гіперпараметр у такіх алгарытмах аптымізацыі, як градыентны спуск. Ён вызначае памер кроку на кожнай ітэрацыі пры руху да мінімуму функцыі страт. Высокая хуткасць навучання можа прывесці да занадта хуткага збліжэння мадэлі да неаптымальнага рашэння, у той час як нізкая хуткасць навучання можа прывесці да працяглага працэсу навучання, які можа затрымацца ў мясцовых мінімумах.
2. Памер партыі: У стахастычным градыентным спуску (SGD) і яго варыянтах памер пакета - гэта колькасць навучальных прыкладаў, якія выкарыстоўваюцца ў адной ітэрацыі. Меншы памер партыі забяспечвае больш дакладную ацэнку градыенту, але можа быць вылічальна дарагім і шумным. І наадварот, большы памер партыі можа паскорыць вылічэнне, але можа прывесці да менш дакладных ацэнак градыенту.
3. Колькасць эпох: Гэты гіперпараметр вызначае, колькі разоў алгарытм навучання будзе працаваць праз увесь набор навучальных даных. Большая колькасць эпох можа прывесці да лепшага навучання, але таксама павялічыць рызыку пераабсталявання, калі мадэль засвойвае шум у навучальных дадзеных.
4. Узровень адсеву: У нейронавых сетках адсеў - гэта метад рэгулярызацыі, пры якім выпадкова выбраныя нейроны ігнаруюцца падчас навучання. Каэфіцыент адсеву - гэта доля выключаных нейронаў. Гэта дапамагае прадухіліць празмернае абсталяванне, гарантуючы, што сетка не залежыць занадта моцна ад пэўных нейронаў.
5. Параметры рэгулярызацыі: Сюды ўваходзяць каэфіцыенты рэгулярызацыі L1 і L2, якія штрафуюць вялікія вагі ў мадэлі. Рэгулярнасць дапамагае прадухіліць празмернае абсталяванне, дадаючы штраф за вялікую вагу, тым самым заахвочваючы больш простыя мадэлі.
Настройка гіперпараметраў
Настройка гіперпараметраў - гэта працэс пошуку аптымальнага набору гіперпараметраў для алгарытму навучання. Гэта важна, таму што выбар гіперпараметраў можа істотна паўплываць на прадукцыйнасць мадэлі. Агульныя метады налады гіперпараметраў ўключаюць:
1. Пошук па сетцы: Гэты метад прадугледжвае вызначэнне набору гіперпараметраў і спробу ўсіх магчымых камбінацый. Нягледзячы на тое, што гэта вычарпальна, гэта можа быць дарагім з пункту гледжання вылічэнняў і займаць шмат часу.
2. Выпадковы пошук: Замест таго, каб спрабаваць усе камбінацыі, выпадковы пошук выпадкова адбірае камбінацыі гіперпараметраў з загадзя вызначанай прасторы. Гэты метад часта больш эфектыўны, чым пошук па сетцы, і дазваляе знайсці добрыя гіперпараметры з меншай колькасцю ітэрацый.
3. Байесовская аптымізацыя: Гэта больш складаны метад, які будуе імавернасную мадэль мэтавай функцыі і выкарыстоўвае яе для выбару найбольш перспектыўных гіперпараметраў для ацэнкі. Ён ураўнаважвае разведку і эксплуатацыю, каб эфектыўна знайсці аптымальныя гіперпараметры.
4. Гіперпаласа: Гэты метад спалучае выпадковы пошук з ранняй прыпынкам. Ён пачынаецца са шматлікіх канфігурацый і паступова звужае прастору пошуку, спыняючы дрэнна эфектыўныя канфігурацыі на ранніх тэрмінах.
Практычныя прыклады
Разгледзім мадэль нейронавай сеткі для класіфікацыі відарысаў з выкарыстаннем платформы TensorFlow на Google Cloud Machine Learning. Могуць быць разгледжаны наступныя гіперпараметры:
1. Хуткасць навучання: Тыповы дыяпазон можа складаць [0.001, 0.01, 0.1]. Аптымальнае значэнне залежыць ад канкрэтнага набору даных і архітэктуры мадэлі.
2. Памер партыі: Агульныя значэнні ўключаюць 32, 64 і 128. Выбар залежыць ад даступных вылічальных рэсурсаў і памеру набору даных.
3. Колькасць эпох: Гэта можа вар'іравацца ад 10 да 100 або больш, у залежнасці ад таго, наколькі хутка мадэль сыходзіцца.
4. Узровень адсеву: Такія значэнні, як 0.2, 0.5 і 0.7, могуць быць правераны, каб знайсці найлепшы кампраміс паміж недастатковым і пераабсталяваннем.
5. Каэфіцыент рэгулярызацыі: Для рэгулярызацыі L2 можна разглядаць такія значэнні, як 0.0001, 0.001 і 0.01.
Уплыў на прадукцыйнасць мадэлі
Уплыў гіперпараметраў на прадукцыйнасць мадэлі можа быць глыбокім. Напрыклад, неадпаведная хуткасць навучання можа прывесці да таго, што мадэль будзе вагацца вакол мінімуму або збліжацца занадта павольна. Аналагічным чынам, неадэкватны памер партыі можа прывесці да шумных ацэнак градыенту, што ўплывае на стабільнасць працэсу навучання. Параметры рэгулярызацыі важныя для кантролю перападбору, асабліва ў складаных мадэлях з вялікай колькасцю параметраў.
Інструменты і рамкі
Некалькі інструментаў і фрэймворкаў палягчаюць настройку гіперпараметраў. Google Cloud Machine Learning прадастаўляе такія паслугі, як AI Platform Hyperparameter Tuning, якая аўтаматызуе пошук аптымальных гіперпараметраў з дапамогай інфраструктуры Google. Сярод іншых папулярных фрэймворкаў:
1. Keras цюнэр: Пашырэнне для Keras, якое дазваляе лёгка аптымізаваць гіперпараметры.
2. Оптуна: Праграмная структура для аўтаматызацыі аптымізацыі гіперпараметраў з выкарыстаннем эфектыўных стратэгій выбаркі і абрэзкі.
3. Scikit-learn's GridSearchCV і RandomizedSearchCV: Гэта простыя, але магутныя інструменты для налады гіперпараметраў у мадэлях scikit-learn.
Best Practices
1. Пачніце з грубага пошуку: Пачніце з шырокага пошуку па шырокім дыяпазоне гіперпараметраў, каб зразумець іх уплыў на прадукцыйнасць мадэлі.
2. Удакладніць пошук: Пасля вызначэння перспектыўнага рэгіёну выканайце больш дакладны пошук у гэтым рэгіёне, каб адтачыць аптымальныя гіперпараметры.
3. Выкарыстоўвайце перакрыжаваную праверку: Выкарыстоўвайце перакрыжаваную праверку, каб пераканацца, што гіперпараметры добра абагульняюцца для нябачных даных.
4. Манітор на прадмет пераабсталявання: Сачыце за прадукцыйнасцю мадэлі на дадзеных праверкі, каб своечасова выявіць празмернае абсталяванне.
5. Выкарыстоўвайце аўтаматызаваныя інструменты: Выкарыстоўвайце інструменты аўтаматызаванай налады гіперпараметраў, каб зэканоміць час і вылічальныя рэсурсы.
Гіперпараметры - гэта фундаментальны аспект машыннага навучання, які патрабуе ўважлівага разгляду і налады. Яны кіруюць працэсам навучання і структурай мадэляў, значна ўплываючы на іх прадукцыйнасць і магчымасці абагульнення. Эфектыўная настройка гіперпараметраў можа прывесці да істотнага паляпшэння дакладнасці і эфектыўнасці мадэлі, што робіць яе важным крокам у працоўным працэсе машыннага навучання.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- 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?
- Якая самая простая пакрокавая працэдура для практыкавання размеркаванага навучання мадэлі штучнага інтэлекту ў Google Cloud?
- Якая першая мадэль, над якой можна працаваць, і якая мае некалькі практычных парад для пачатку?
- Ці заснаваныя алгарытмы і прагнозы на дадзеных, атрыманых ад чалавека?
- Якія асноўныя патрабаванні і найпрасцейшыя метады стварэння мадэлі апрацоўкі натуральнай мовы? Як можна стварыць такую мадэль з дапамогай даступных інструментаў?
- Ці патрабуецца штомесячная ці штогадовая падпіска для выкарыстання гэтых інструментаў, ці ёсць пэўны бясплатны перыяд?
- Што такое эпоха ў кантэксце параметраў мадэлі навучання?
Больш пытанняў і адказаў глядзіце ў EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning