Veľkosť dávky, epocha a veľkosť súboru údajov sú skutočne kľúčovými aspektmi strojového učenia a bežne sa označujú ako hyperparametre. Aby sme pochopili tento pojem, poďme sa ponoriť do každého pojmu jednotlivo.
Veľkosť dávky:
Veľkosť dávky je hyperparameter, ktorý definuje počet vzoriek spracovaných pred aktualizáciou váh modelu počas tréningu. Zohráva významnú úlohu pri určovaní rýchlosti a stability procesu učenia. Menšia veľkosť dávky umožňuje viac aktualizácií hmotnosti modelu, čo vedie k rýchlejšej konvergencii. To však môže do procesu učenia vniesť aj hluk. Na druhej strane väčšia veľkosť dávky poskytuje stabilnejší odhad gradientu, ale môže spomaliť tréningový proces.
Napríklad pri zostupe stochastického gradientu (SGD) je veľkosť dávky 1 známa ako čistý SGD, kde model aktualizuje svoje hmotnosti po spracovaní každej jednotlivej vzorky. Naopak, veľkosť dávky rovnajúca sa veľkosti množiny trénovacích údajov je známa ako zostup dávkového gradientu, kde model aktualizuje svoje váhy raz za epochu.
epoch:
Epocha je ďalší hyperparameter, ktorý definuje, koľkokrát sa celý súbor údajov prenesie dopredu a dozadu cez neurónovú sieť počas tréningu. Tréning modelu pre viaceré epochy mu umožňuje naučiť sa zložité vzory v údajoch iteratívnym upravovaním jeho váh. Tréning pre príliš veľa epoch však môže viesť k nadmernému prispôsobeniu, kde model funguje dobre na trénovacích údajoch, ale nedokáže zovšeobecniť na neviditeľné údaje.
Napríklad, ak súbor údajov pozostáva z 1,000 10 vzoriek a model je trénovaný na 10 epoch, znamená to, že model videl celý súbor údajov XNUMX-krát počas tréningového procesu.
Veľkosť množiny údajov:
Veľkosť množiny údajov sa vzťahuje na počet vzoriek dostupných na trénovanie modelu strojového učenia. Je to kritický faktor, ktorý priamo ovplyvňuje výkonnosť modelu a schopnosť zovšeobecnenia. Väčšia veľkosť množiny údajov často vedie k lepšiemu výkonu modelu, pretože poskytuje rôznorodejšie príklady, z ktorých sa model môže učiť. Práca s veľkými súbormi údajov však môže tiež zvýšiť výpočtové zdroje a čas potrebný na školenie.
V praxi je nevyhnutné nájsť rovnováhu medzi veľkosťou súboru údajov a zložitosťou modelu, aby sa predišlo nadmernému alebo nedostatočnému vybaveniu. Na maximálne využitie obmedzených súborov údajov možno použiť techniky, ako je rozširovanie a regularizácia údajov.
Veľkosť dávky, epocha a veľkosť množiny údajov sú všetko hyperparametre v strojovom učení, ktoré významne ovplyvňujú tréningový proces a konečný výkon modelu. Pochopenie toho, ako efektívne upraviť tieto hyperparametre, je kľúčové pre vytvorenie robustných a presných modelov strojového učenia.
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