Na dosiahnutie vyššej presnosti v našom modeli strojového učenia existuje niekoľko hyperparametrov, s ktorými môžeme experimentovať. Hyperparametre sú nastaviteľné parametre, ktoré sa nastavujú pred začatím procesu učenia. Kontrolujú správanie sa algoritmu učenia a majú významný vplyv na výkonnosť modelu.
Jedným z dôležitých hyperparametrov, ktoré je potrebné zvážiť, je rýchlosť učenia. Rýchlosť učenia určuje veľkosť kroku pri každej iterácii algoritmu učenia. Vyššia rýchlosť učenia umožňuje modelu učiť sa rýchlejšie, ale môže viesť k prekročeniu optimálneho riešenia. Na druhej strane, nižšia rýchlosť učenia môže viesť k pomalšej konvergencii, ale môže pomôcť modelu vyhnúť sa prestreleniu. Je dôležité nájsť optimálnu rýchlosť učenia, ktorá vyvažuje kompromis medzi rýchlosťou konvergencie a presnosťou.
Ďalším hyperparametrom na experimentovanie je veľkosť dávky. Veľkosť dávky určuje počet tréningových príkladov spracovaných v každej iterácii učiaceho algoritmu. Menšia veľkosť dávky môže poskytnúť presnejší odhad gradientu, ale môže viesť k pomalšej konvergencii. Naopak, väčšia veľkosť dávky môže urýchliť proces učenia, ale môže do odhadu gradientu vniesť šum. Nájdenie správnej veľkosti dávky závisí od veľkosti súboru údajov a dostupných výpočtových zdrojov.
Počet skrytých jednotiek v neurónovej sieti je ďalším hyperparametrom, ktorý je možné vyladiť. Zvýšenie počtu skrytých jednotiek môže zvýšiť schopnosť modelu naučiť sa zložité vzory, ale môže tiež viesť k nadmernému prispôsobeniu, ak nie je správne usporiadané. Naopak, zníženie počtu skrytých jednotiek môže zjednodušiť model, ale môže viesť k nedostatočnému vybaveniu. Je dôležité nájsť rovnováhu medzi zložitosťou modelu a schopnosťou zovšeobecňovať.
Regularizácia je ďalšou technikou, ktorú je možné ovládať pomocou hyperparametrov. Regularizácia pomáha predchádzať nadmernému vybaveniu tým, že k stratovej funkcii pridáva trest. Sila regularizácie je riadená hyperparametrom nazývaným parameter regularizácie. Vyšší parameter regularizácie povedie k jednoduchšiemu modelu s menším presadením, ale môže tiež viesť k podsadeniu. Naopak, nižší parameter regularizácie umožňuje modelu lepšie sa prispôsobiť trénovacím dátam, ale môže viesť k nadmernému prispôsobeniu. Na nájdenie optimálneho parametra regularizácie možno použiť krížovú validáciu.
Dôležitým hyperparametrom je aj výber optimalizačného algoritmu. Gradientový zostup je bežne používaný optimalizačný algoritmus, existujú však variácie ako stochastický gradientový zostup (SGD), Adam a RMSprop. Každý algoritmus má svoje vlastné hyperparametre, ktoré je možné vyladiť, ako napríklad hybnosť a pokles rýchlosti učenia. Experimentovanie s rôznymi optimalizačnými algoritmami a ich hyperparametrami môže pomôcť zlepšiť výkon modelu.
Okrem týchto hyperparametrov možno medzi ďalšie faktory, ktoré možno preskúmať, patrí sieťová architektúra, použité aktivačné funkcie a inicializácia parametrov modelu. Rôzne architektúry, ako sú konvolučné neurónové siete (CNN) alebo rekurentné neurónové siete (RNN), môžu byť vhodnejšie pre špecifické úlohy. Výber vhodných aktivačných funkcií, ako je ReLU alebo sigmoid, môže tiež ovplyvniť výkon modelu. Správna inicializácia parametrov modelu môže pomôcť učiacemu sa algoritmu rýchlejšie konvergovať a dosiahnuť lepšiu presnosť.
Dosiahnutie vyššej presnosti v našom modeli strojového učenia zahŕňa experimentovanie s rôznymi hyperparametrami. Rýchlosť učenia, veľkosť dávky, počet skrytých jednotiek, parameter regularizácie, optimalizačný algoritmus, sieťová architektúra, aktivačné funkcie a inicializácia parametrov sú hyperparametre, ktoré je možné vyladiť tak, aby sa zlepšil výkon modelu. Je dôležité starostlivo vybrať a upraviť tieto hyperparametre, aby sa dosiahla rovnováha medzi rýchlosťou a presnosťou konvergencie, ako aj aby sa predišlo nadmernému alebo nedostatočnému prispôsobeniu.
Ďalšie nedávne otázky a odpovede týkajúce sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Čo je prevod textu na reč (TTS) a ako funguje s AI?
- 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?
- Aké sú niektoré príklady hyperparametrov algoritmu?
- 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?
Ďalšie otázky a odpovede nájdete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning