V oblasti strojového učení hrají hyperparametry zásadní roli při určování výkonu a chování algoritmu. Hyperparametry jsou parametry, které se nastavují před zahájením procesu učení. Neučí se během výcviku; místo toho řídí samotný proces učení. Naproti tomu parametry modelu se učí během tréninku, jako jsou váhy v neuronové síti.
Pojďme se ponořit do několika příkladů hyperparametrů, které se běžně vyskytují v algoritmech strojového učení:
1. Míra učení (α): Rychlost učení je hyperparametr, který řídí, jak moc upravujeme váhy naší sítě s ohledem na gradient ztráty. Vysoká rychlost učení může vést k překmitu, kdy parametry modelu divoce kolísají, zatímco nízká rychlost učení může způsobit pomalou konvergenci.
2. Počet skrytých jednotek/vrstev: V neuronových sítích je počet skrytých jednotek a vrstev hyperparametry, které určují složitost modelu. Skrytější jednotky nebo vrstvy mohou zachytit složitější vzory, ale mohou také vést k překrytí.
3. Aktivační funkce: Volba aktivační funkce, jako je ReLU (Rectified Linear Unit) nebo Sigmoid, je hyperparametr, který ovlivňuje nelinearitu modelu. Různé aktivační funkce mají různé vlastnosti a mohou ovlivnit rychlost učení a výkon modelu.
4. Objem várky: Velikost dávky je počet příkladů školení použitých v jedné iteraci. Je to hyperparametr, který ovlivňuje rychlost a stabilitu tréninku. Větší velikosti dávek mohou urychlit školení, ale mohou mít za následek méně přesné aktualizace, zatímco menší velikosti dávek mohou poskytnout přesnější aktualizace, ale s pomalejším školením.
5. Regularizace Síla: Regularizace je technika používaná k zabránění nadměrnému vybavení přidáním trestu ke ztrátové funkci. Síla regularizace, jako je λ v regularizaci L2, je hyperparametr, který řídí dopad regularizačního členu na celkovou ztrátu.
6. Míra odchodů: Dropout je regularizační technika, kdy jsou náhodně vybrané neurony během tréninku ignorovány. Míra odpadnutí je hyperparametr, který určuje pravděpodobnost vypadnutí neuronu. Pomáhá předcházet nadměrnému vybavení tím, že zavádí hluk během tréninku.
7. Velikost jádra: V konvolučních neuronových sítích (CNN) je velikost jádra hyperparametr, který definuje velikost filtru aplikovaného na vstupní data. Různé velikosti jádra zachycují různé úrovně detailů ve vstupních datech.
8. Počet stromů (v náhodném lese): V souborových metodách, jako je Random Forest, je počet stromů hyperparametr, který určuje počet rozhodovacích stromů v lese. Zvýšení počtu stromů může zlepšit výkon, ale také zvýšit výpočetní náklady.
9. C v podpůrných vektorových strojích (SVM): V SVM je C hyperparametr, který řídí kompromis mezi hladkou hranicí rozhodování a správnou klasifikací tréninkových bodů. Vyšší hodnota C vede ke složitější hranici rozhodování.
10. Počet shluků (v K-Means): V shlukovacích algoritmech, jako je K-Means, je počet shluků hyperparametr, který definuje počet shluků, které by měl algoritmus v datech identifikovat. Výběr správného počtu shluků je zásadní pro smysluplné výsledky shlukování.
Tyto příklady ilustrují různorodou povahu hyperparametrů v algoritmech strojového učení. Ladění hyperparametrů je kritickým krokem v pracovním postupu strojového učení pro optimalizaci výkonu modelu a zobecnění. Vyhledávání v mřížce, náhodné vyhledávání a Bayesovská optimalizace jsou běžné techniky používané k nalezení nejlepší sady hyperparametrů pro daný problém.
Hyperparametry jsou základní komponenty v algoritmech strojového učení, které ovlivňují chování a výkon modelu. Pochopení role hyperparametrů a jejich efektivního vyladění je zásadní pro vývoj úspěšných modelů strojového učení.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Převod textu na řeč
- Jaká jsou omezení při práci s velkými datovými sadami ve strojovém učení?
- Dokáže strojové učení nějakou dialogickou pomoc?
- Co je hřiště TensorFlow?
- Co vlastně znamená větší soubor dat?
- Co je to souborové učení?
- Co když vybraný algoritmus strojového učení není vhodný a jak se lze ujistit, že vyberete ten správný?
- Potřebuje model strojového učení během tréninku dohled?
- Jaké jsou klíčové parametry používané v algoritmech založených na neuronové síti?
- Co je TensorBoard?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning