Abychom dosáhli vyšší přesnosti v našem modelu strojového učení, existuje několik hyperparametrů, se kterými můžeme experimentovat. Hyperparametry jsou nastavitelné parametry, které se nastavují před zahájením procesu učení. Řídí chování algoritmu učení a mají významný vliv na výkon modelu.
Jedním z důležitých hyperparametrů, které je třeba zvážit, je rychlost učení. Rychlost učení určuje velikost kroku při každé iteraci algoritmu učení. Vyšší rychlost učení umožňuje modelu učit se rychleji, ale může vést k překročení optimálního řešení. Na druhou stranu nižší rychlost učení může vést k pomalejší konvergenci, ale může pomoci modelu vyhnout se překmitu. Je zásadní najít optimální rychlost učení, která vyvažuje kompromis mezi rychlostí konvergence a přesností.
Dalším hyperparametrem k experimentování je velikost dávky. Velikost dávky určuje počet cvičných příkladů zpracovaných v každé iteraci algoritmu učení. Menší velikost dávky může poskytnout přesnější odhad gradientu, ale může vést k pomalejší konvergenci. Naopak větší velikost dávky může urychlit proces učení, ale může do odhadu gradientu vnést šum. Nalezení správné velikosti dávky závisí na velikosti datové sady a dostupných výpočetních zdrojích.
Počet skrytých jednotek v neuronové síti je dalším hyperparametrem, který lze vyladit. Zvýšení počtu skrytých jednotek může zvýšit schopnost modelu učit se složité vzory, ale může také vést k přesazení, pokud není správně upraveno. Naopak snížení počtu skrytých jednotek může zjednodušit model, ale může vést k nedostatečnému vybavení. Je důležité najít rovnováhu mezi složitostí modelu a schopností generalizace.
Regularizace je další technika, kterou lze ovládat pomocí hyperparametrů. Regularizace pomáhá předcházet nadměrnému vybavení přidáním sankčního členu k funkci ztráty. Síla regularizace je řízena hyperparametrem zvaným regularizační parametr. Vyšší parametr regularizace povede k jednoduššímu modelu s menším přesazením, ale může také vést k nedostatečnému přizpůsobení. Naopak nižší parametr regularizace umožňuje modelu lépe se přizpůsobit trénovacím datům, ale může vést k nadměrnému přizpůsobení. K nalezení optimálního regularizačního parametru lze použít křížovou validaci.
Důležitým hyperparametrem je také volba optimalizačního algoritmu. Gradient sestup je běžně používaný optimalizační algoritmus, ale existují varianty, jako je stochastický gradient sestup (SGD), Adam a RMSprop. Každý algoritmus má své vlastní hyperparametry, které lze vyladit, jako je hybnost a pokles rychlosti učení. Experimentování s různými optimalizačními algoritmy a jejich hyperparametry může pomoci zlepšit výkon modelu.
Kromě těchto hyperparametrů lze prozkoumat další faktory, jako je architektura sítě, použité aktivační funkce a inicializace parametrů modelu. Pro specifické úlohy mohou být vhodnější různé architektury, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) nebo rekurentní neuronové sítě (RNN). Výběr vhodných aktivačních funkcí, jako je ReLU nebo sigmoid, může také ovlivnit výkon modelu. Správná inicializace parametrů modelu může pomoci algoritmu učení rychleji konvergovat a dosáhnout lepší přesnosti.
Dosažení vyšší přesnosti v našem modelu strojového učení zahrnuje experimentování s různými hyperparametry. Rychlost učení, velikost dávky, počet skrytých jednotek, parametr regularizace, optimalizační algoritmus, architektura sítě, aktivační funkce a inicializace parametrů jsou hyperparametry, které lze vyladit pro zlepšení výkonu modelu. Je důležité pečlivě vybrat a upravit tyto hyperparametry, abyste dosáhli rovnováhy mezi rychlostí a přesností konvergence a také zabránili nadměrnému nebo nedostatečnému přizpůsobení.
Další nedávné otázky a odpovědi týkající se EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Co je převod textu na řeč (TTS) a jak funguje s umělou inteligencí?
- 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?
- Jaké jsou příklady hyperparametrů algoritmu?
- 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?
Další otázky a odpovědi naleznete v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning