V oblasti strojového učenia hrajú hyperparametre kľúčovú úlohu pri určovaní výkonu a správania algoritmu. Hyperparametre sú parametre, ktoré sa nastavujú pred začatím procesu učenia. Neučia sa počas tréningu; namiesto toho kontrolujú samotný proces učenia. Naproti tomu parametre modelu sa učia počas tréningu, napríklad váhy v neurónovej sieti.
Poďme sa ponoriť do niekoľkých príkladov hyperparametrov, ktoré sa bežne vyskytujú v algoritmoch strojového učenia:
1. Miera učenia (α): Miera učenia je hyperparameter, ktorý riadi, do akej miery upravujeme váhy našej siete s ohľadom na gradient straty. Vysoká rýchlosť učenia môže viesť k prestreleniu, kde parametre modelu divoko kolíšu, zatiaľ čo nízka rýchlosť učenia môže spôsobiť pomalú konvergenciu.
2. Počet skrytých jednotiek/vrstiev: V neurónových sieťach sú počet skrytých jednotiek a vrstiev hyperparametre, ktoré určujú zložitosť modelu. Skrytejšie jednotky alebo vrstvy môžu zachytiť zložitejšie vzory, ale môžu tiež viesť k nadmernému prispôsobeniu.
3. Aktivačná funkcia: Voľba aktivačnej funkcie, ako je ReLU (Rectified Linear Unit) alebo Sigmoid, je hyperparameter, ktorý ovplyvňuje nelinearitu modelu. Rôzne aktivačné funkcie majú rôzne vlastnosti a môžu ovplyvniť rýchlosť učenia a výkon modelu.
4. Veľkosť dávky: Veľkosť dávky je počet príkladov školenia použitých v jednej iterácii. Ide o hyperparameter, ktorý ovplyvňuje rýchlosť a stabilitu tréningu. Väčšie veľkosti dávok môžu urýchliť školenie, ale môžu viesť k menej presným aktualizáciám, zatiaľ čo menšie dávky môžu poskytnúť presnejšie aktualizácie, ale s pomalším školením.
5. Regularizácia Sila: Regularizácia je technika používaná na zabránenie nadmerného vybavenia pridaním penalizačného členu k stratovej funkcii. Sila regularizácie, ako je λ v regularizácii L2, je hyperparameter, ktorý riadi vplyv regularizačného členu na celkovú stratu.
6. Miera odchodov: Dropout je regulačná technika, pri ktorej sú náhodne vybrané neuróny počas tréningu ignorované. Miera vypadávania je hyperparameter, ktorý určuje pravdepodobnosť vypadnutia neurónu. Pomáha predchádzať preťaženiu tým, že vytvára hluk počas tréningu.
7. Veľkosť jadra: V konvolučných neurónových sieťach (CNN) je veľkosť jadra hyperparameter, ktorý definuje veľkosť filtra aplikovaného na vstupné dáta. Rôzne veľkosti jadra zachytávajú rôzne úrovne detailov vo vstupných údajoch.
8. Počet stromov (v náhodnom lese): V súborových metódach, ako je Random Forest, je počet stromov hyperparametrom, ktorý určuje počet rozhodovacích stromov v lese. Zvýšenie počtu stromov môže zlepšiť výkon, ale aj zvýšiť výpočtové náklady.
9. C v podporných vektorových strojoch (SVM): V SVM je C hyperparameter, ktorý riadi kompromis medzi hladkou hranicou rozhodovania a správnou klasifikáciou tréningových bodov. Vyššia hodnota C vedie k zložitejšej hranici rozhodovania.
10. Počet klastrov (v K-Means): V klastrovacích algoritmoch ako K-Means je počet klastrov hyperparameter, ktorý definuje počet klastrov, ktoré by mal algoritmus identifikovať v údajoch. Výber správneho počtu klastrov je rozhodujúci pre zmysluplné výsledky klastrovania.
Tieto príklady ilustrujú rôznorodú povahu hyperparametrov v algoritmoch strojového učenia. Vyladenie hyperparametrov je kritickým krokom v pracovnom postupe strojového učenia na optimalizáciu výkonu modelu a zovšeobecnenie. Vyhľadávanie v mriežke, náhodné vyhľadávanie a Bayesovská optimalizácia sú bežné techniky používané na nájdenie najlepšej sady hyperparametrov pre daný problém.
Hyperparametre sú základnými komponentmi v algoritmoch strojového učenia, ktoré ovplyvňujú správanie a výkon modelu. Pochopenie úlohy hyperparametrov a ich efektívneho vyladenia je kľúčové pre vývoj úspešných modelov strojového učenia.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Prevod textu na reč
- Aké sú obmedzenia pri práci s veľkými množinami údajov v rámci strojového učenia?
- Môže strojové učenie pomôcť pri dialógu?
- Čo je ihrisko TensorFlow?
- Čo vlastne znamená väčší súbor údajov?
- Čo je to súborové učenie?
- Čo ak vybraný algoritmus strojového učenia nie je vhodný a ako sa možno uistiť, že vyberiete ten správny?
- Potrebuje model strojového učenia počas tréningu dohľad?
- Aké sú kľúčové parametre používané v algoritmoch založených na neurónových sieťach?
- Čo je TensorBoard?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning