Jaké jsou hyperparametry používané ve strojovém učení?
V oblasti strojového učení, zejména při využívání platforem, jako je Google Cloud Machine Learning, je pochopení hyperparametrů důležité pro vývoj a optimalizaci modelů. Hyperparametry jsou nastavení nebo konfigurace mimo model, které diktují proces učení a ovlivňují výkon algoritmů strojového učení. Na rozdíl od parametrů modelu, které jsou získávány z dat během tréninkového procesu, jsou hyperparametry nastaveny před zahájením tréninku a zůstávají po celou dobu konstantní.
Hyperparametry lze obecně rozdělit do několika typů na základě jejich role a funkce v procesu strojového učení. Tyto kategorie zahrnují hyperparametry modelu, optimalizační hyperparametry a hyperparametry zpracování dat. Každý typ hraje odlišnou roli při utváření toho, jak se model učí z dat a zobecňuje na nová, neviditelná data.
Hyperparametry modelu
1. Hyperparametry architektury: Ty definují strukturu modelu. V neuronových sítích například hyperparametry architektury zahrnují počet vrstev, počet uzlů na vrstvu a typ použitých aktivačních funkcí. Například hluboká neuronová síť může mít hyperparametry určující tři skryté vrstvy se 128, 64 a 32 uzly a ReLU (Rectified Linear Unit) jako aktivační funkci.
2. Regulační hyperparametry: Regularizační techniky se používají k zabránění nadměrnému přizpůsobení, ke kterému dochází, když se model učí spíše šum v trénovacích datech než základní vzor. Mezi běžné regularizační hyperparametry patří regularizační koeficienty L1 a L2. Tyto koeficienty řídí penalizaci aplikovanou na velké váhy v modelu. Například nastavení vyššího regularizačního koeficientu L2 bude více penalizovat velké váhy, čímž povzbudí model, aby si udržoval menší váhy a potenciálně zlepšil zobecnění.
3. Míra odchodů: V neuronových sítích je výpadek regularizační technika, kdy jsou náhodně vybrané neurony během tréninku ignorovány. Míra odpadnutí je hyperparametr, který specifikuje zlomek neuronů, které mají vypadnout během každé iterace tréninku. Míra výpadků 0.5 znamená, že 50 % neuronů vypadne náhodně v každé iteraci, což pomáhá snížit přetížení.
Optimalizační hyperparametry
1. Míra učení: Toto je možná jeden z nejkritičtějších hyperparametrů při trénování neuronových sítí. Rychlost učení určuje velikost kroků učiněných směrem k minimu ztrátové funkce. Vysoká rychlost učení může způsobit, že model bude konvergovat příliš rychle k suboptimálnímu řešení, zatímco nízká rychlost učení může způsobit, že se trénovací proces nadměrně zpomalí nebo uvízne v místních minimech.
2. Objem várky: Tento hyperparametr definuje počet tréninkových vzorků použitých v jedné iteraci tréninkového procesu. Menší velikosti dávek mohou vést k přesnějšímu odhadu gradientu, ale mohou prodloužit čas potřebný k dokončení epochy. Naopak větší velikosti dávek mohou urychlit trénink, ale mohou vést k méně přesným modelům.
3. Momentum: Používá se v optimalizačních algoritmech, jako je Stochastic Gradient Descent s hybností, tento hyperparametr pomáhá urychlovat gradientové vektory správným směrem, což vede k rychlejší konvergaci. Pomáhá při vyhlazení oscilací v optimalizační cestě.
4. Počet epoch: Tento hyperparametr definuje počet úplných průchodů trénovací datovou sadou. Vyšší počet epoch obvykle dává modelu více příležitostí učit se z dat, ale také může zvýšit riziko přemontování.
Hyperparametry zpracování dat
1. Měřítko funkcí: Před trénováním modelu je často nutné změnit měřítko funkcí. Hyperparametry související se změnou měřítka prvků zahrnují výběr metody měřítka, jako je Min-Max měřítko nebo Standardizace. Tato volba může významně ovlivnit výkon modelu, zejména u algoritmů citlivých na škálování prvků, jako je podpora vektorových strojů a shlukování K-Means.
2. Parametry augmentace dat: V úlohách zpracování obrazu se augmentace dat používá k umělému rozšíření velikosti trénovací datové sady vytvořením upravených verzí snímků v datové sadě. Hyperparametry zde zahrnují typy použitých transformací, jako je rotace, translace, převrácení a přiblížení, a pravděpodobnost každé použité transformace.
3. Metody odběru vzorků: V případech, kdy jsou data nevyvážená, lze použít techniky, jako je převzorkování menšinové třídy nebo podvzorkování většinové třídy. Hyperparametry zde zahrnují poměr menšinových a většinových třídních vzorků.
Ladění hyperparametrů
Proces výběru optimálních hyperparametrů je známý jako ladění hyperparametrů. Toto je kritický krok, protože výběr hyperparametrů může výrazně ovlivnit výkon modelu. Mezi běžné metody ladění hyperparametrů patří:
1. Vyhledávání v mřížce: Tato metoda zahrnuje definování mřížky hodnot hyperparametrů a vyčerpávající zkoušení každé kombinace. I když je vyhledávání v mřížce jednoduché, může být výpočetně nákladné, zejména s velkým počtem hyperparametrů.
2. Náhodné vyhledávání: Místo zkoušení všech možných kombinací vybírá náhodné vyhledávání náhodné kombinace hyperparametrů. Tento přístup je často efektivnější než vyhledávání v mřížce a může vést k lepším výsledkům, zvláště když má vliv pouze několik hyperparametrů.
3. Bayesovská optimalizace: Toto je sofistikovanější přístup, který modeluje výkon hyperparametrů jako pravděpodobnostní funkce a snaží se najít nejlepší sadu hyperparametrů vyvážením průzkumu a využívání.
4. Automatické strojové učení (AutoML): Platformy jako Google Cloud AutoML používají pokročilé algoritmy k automatickému vyhledávání nejlepších hyperparametrů. To může ušetřit čas a zdroje, zejména pro odborníky, kteří nemusí mít hluboké odborné znalosti v oblasti strojového učení.
Praktické příklady
Zvažte scénář, ve kterém se trénuje konvoluční neuronová síť (CNN) pro klasifikaci obrázků pomocí Google Cloud Machine Learning. Hyperparametry mohou zahrnovat:
– Počet konvolučních vrstev a jejich příslušné velikosti filtrů, což jsou hyperparametry architektury.
– Rychlost učení a velikost dávky, což jsou optimalizační hyperparametry.
– Techniky rozšiřování dat, jako je rotace a překlápění, což jsou hyperparametry zpracování dat.
Systematickým laděním těchto hyperparametrů lze výrazně zlepšit přesnost modelu a možnosti zobecnění.
V jiném příkladu při použití klasifikátoru rozhodovacího stromu mohou hyperparametry zahrnovat maximální hloubku stromu, minimální počet vzorků požadovaných k rozdělení uzlu a kritérium použité pro rozdělení. Každý z těchto hyperparametrů může ovlivnit složitost modelu a jeho schopnost zobecnění.
Hyperparametry jsou v podstatě základem procesu strojového učení a ovlivňují jak efektivitu, tak efektivitu modelového tréninku. Jejich pečlivý výběr a ladění může vést k modelům, které nejen dobře fungují na trénovacích datech, ale také efektivně zobecňují na nová, neviditelná data.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Zmínil jste mnoho druhů algoritmů, jako je lineární regrese, rozhodovací stromy. Jsou to všechny neuronové sítě?
- Jaké jsou metriky hodnocení výkonu modelu?
- Co je lineární regrese?
- Je možné kombinovat různé modely ML a postavit mistrovskou AI?
- Jaké jsou některé z nejběžnějších algoritmů používaných ve strojovém učení?
- Jak vytvořit verzi modelu?
- Jak aplikovat 7 kroků ML v kontextu příkladu?
- Jak lze strojové učení aplikovat na data stavebních povolení?
- Proč byly tabulky AutoML ukončeny a co je následuje?
- Co je úkolem interpretace čmáranic nakreslených hráči v kontextu umělé inteligence?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning