Hva er algoritmens hyperparametre?
Innen maskinlæring, spesielt innenfor rammen av kunstig intelligens (AI) og skybaserte plattformer som Google Cloud Machine Learning, spiller hyperparametre en kritisk rolle i ytelsen og effektiviteten til algoritmer. Hyperparametere er eksterne konfigurasjoner satt før treningsprosessen begynner, som styrer oppførselen til læringsalgoritmen og direkte påvirker modellens ytelse.
For å forstå hyperparametere er det viktig å skille dem fra parametere. Parametre er interne i modellen og læres fra treningsdataene under læringsprosessen. Eksempler på parametere inkluderer vekter i nevrale nettverk eller koeffisienter i lineære regresjonsmodeller. Hyperparametere på den annen side læres ikke fra treningsdataene, men er forhåndsdefinert av utøveren. De kontrollerer modellens opplæringsprosess og struktur.
Typer hyperparametere
1. Modell Hyperparametere: Disse bestemmer strukturen til modellen. For eksempel, i nevrale nettverk inkluderer hyperparametere antall lag og antall nevroner i hvert lag. I beslutningstrær kan hyperparametere inkludere maksimal dybde på treet eller minimum antall prøver som kreves for å dele en node.
2. Algoritme Hyperparametere: Disse styrer selve læringsprosessen. Eksempler inkluderer læringshastigheten i gradientnedstigningsalgoritmer, batchstørrelsen i minibatchgradientnedstigning og antall epoker for trening.
Eksempler på hyperparametre
1. Læringsgrad: Dette er en viktig hyperparameter i optimaliseringsalgoritmer som gradientnedstigning. Den bestemmer trinnstørrelsen ved hver iterasjon mens den beveger seg mot et minimum av tapsfunksjonen. En høy læringsrate kan føre til at modellen konvergerer for raskt til en suboptimal løsning, mens en lav læringsrate kan føre til en forlenget opplæringsprosess som kan sette seg fast i lokale minima.
2. Partistørrelse, Gruppestørrelse: I stokastisk gradientnedstigning (SGD) og dens varianter, er batchstørrelsen antall treningseksempler brukt i én iterasjon. En mindre batchstørrelse gir et mer nøyaktig estimat av gradienten, men kan være beregningsmessig kostbart og støyende. Omvendt kan en større batchstørrelse øke hastigheten på beregningen, men kan føre til mindre nøyaktige gradientestimater.
3. Antall epoker: Denne hyperparameteren definerer antall ganger læringsalgoritmen vil fungere gjennom hele treningsdatasettet. Flere epoker kan føre til bedre læring, men også øke risikoen for overfitting dersom modellen lærer støyen i treningsdataene.
4. Frafallsrate: I nevrale nettverk er frafall en regulariseringsteknikk der tilfeldig utvalgte nevroner ignoreres under trening. Frafallsraten er andelen av nevroner som faller ned. Dette bidrar til å forhindre overtilpasning ved å sikre at nettverket ikke stoler for sterkt på bestemte nevroner.
5. Regulariseringsparametre: Disse inkluderer L1- og L2-regulariseringskoeffisienter som straffer store vekter i modellen. Regularisering hjelper til med å forhindre overtilpasning ved å legge til en straff for større vekter, og dermed oppmuntre til enklere modeller.
Innstilling av hyperparameter
Hyperparameterinnstilling er prosessen med å finne det optimale settet med hyperparametre for en læringsalgoritme. Dette er viktig fordi valget av hyperparametre kan påvirke ytelsen til modellen betydelig. Vanlige metoder for hyperparameterinnstilling inkluderer:
1. Rutenett søk: Denne metoden innebærer å definere et sett med hyperparametre og prøve alle mulige kombinasjoner. Selv om det er uttømmende, kan det være beregningsmessig dyrt og tidkrevende.
2. Tilfeldig søk: I stedet for å prøve alle kombinasjoner, prøver tilfeldig søk hyperparameterkombinasjoner tilfeldig fra det forhåndsdefinerte rommet. Denne metoden er ofte mer effektiv enn rutenettsøk og kan finne gode hyperparametre med færre iterasjoner.
3. Bayesian Optimalisering: Dette er en mer sofistikert metode som bygger en probabilistisk modell av objektivfunksjonen og bruker den til å velge de mest lovende hyperparametrene som skal evalueres. Den balanserer leting og utnyttelse for å finne optimale hyperparametre effektivt.
4. Hyperbånd: Denne metoden kombinerer tilfeldig søk med tidlig stopp. Den starter med mange konfigurasjoner og begrenser søkeområdet gradvis ved å stoppe konfigurasjoner med dårlig ytelse tidlig.
Praktiske eksempler
Vurder en nevrale nettverksmodell for bildeklassifisering ved å bruke TensorFlow-rammeverket på Google Cloud Machine Learning. Følgende hyperparametre kan vurderes:
1. Læringsgrad: Et typisk område kan være [0.001, 0.01, 0.1]. Den optimale verdien avhenger av det spesifikke datasettet og modellarkitekturen.
2. Partistørrelse, Gruppestørrelse: Vanlige verdier inkluderer 32, 64 og 128. Valget avhenger av de tilgjengelige beregningsressursene og størrelsen på datasettet.
3. Antall epoker: Dette kan variere fra 10 til 100 eller mer, avhengig av hvor raskt modellen konvergerer.
4. Frafallsrate: Verdier som 0.2, 0.5 og 0.7 kan testes for å finne den beste avveiningen mellom undertilpasning og overtilpasning.
5. Regulariseringskoeffisient: For L2-regularisering kan verdier som 0.0001, 0.001 og 0.01 vurderes.
Innvirkning på modellytelse
Effekten av hyperparametre på modellens ytelse kan være stor. For eksempel kan en upassende læringshastighet føre til at modellen svinger rundt minimum eller konvergerer for sakte. På samme måte kan en utilstrekkelig batchstørrelse føre til støyende gradientestimater, som påvirker stabiliteten til treningsprosessen. Regulariseringsparametere er viktige for å kontrollere overtilpasning, spesielt i komplekse modeller med mange parametere.
Verktøy og rammer
Flere verktøy og rammeverk forenkler hyperparameterinnstilling. Google Cloud Machine Learning leverer tjenester som AI Platform Hyperparameter Tuning, som automatiserer søket etter optimale hyperparametre ved hjelp av Googles infrastruktur. Andre populære rammer inkluderer:
1. Keras tuner: En utvidelse for Keras som muliggjør enkel hyperparameteroptimalisering.
2. Optuna: Et programvarerammeverk for automatisering av hyperparameteroptimalisering ved bruk av effektive prøvetakings- og beskjæringsstrategier.
3. Scikit-learns GridSearchCV og RandomizedSearchCV: Dette er enkle, men kraftige verktøy for hyperparameterinnstilling i scikit-learn-modeller.
Beste praksis
1. Start med et grovt søk: Begynn med et bredt søk over et bredt spekter av hyperparametre for å forstå deres innvirkning på modellens ytelse.
2. Avgrens søket: Når en lovende region er identifisert, utfør et finere søk innenfor den regionen for å finpusse de optimale hyperparametrene.
3. Bruk kryssvalidering: Bruk kryssvalidering for å sikre at hyperparametrene generaliserer godt til usynlige data.
4. Monitor for overmontering: Hold øye med modellens ytelse på valideringsdata for å oppdage overtilpasning tidlig.
5. Utnytt automatiserte verktøy: Bruk automatiserte verktøy for justering av hyperparameter for å spare tid og beregningsressurser.
Hyperparametere er et grunnleggende aspekt ved maskinlæring som krever nøye vurdering og justering. De styrer treningsprosessen og strukturen til modellene, og påvirker deres ytelse og generaliseringsevne betydelig. Effektiv hyperparameterinnstilling kan føre til betydelige forbedringer i modellnøyaktighet og effektivitet, noe som gjør det til et kritisk trinn i arbeidsflyten for maskinlæring.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hva er regularisering?
- Finnes det en type opplæring en AI-modell der både veiledet og uovervåket læringstilnærming implementeres samtidig?
- Hvordan foregår læring i uovervåkede maskinlæringssystemer?
- Hvordan bruke Fashion-MNIST datasett i Google Cloud Machine Learning/AI Platform?
- Hvilke typer algoritmer for maskinlæring finnes og hvordan velger man dem?
- Når en kjerne er splittet med data og originalen er privat, kan den splittede kjernen være offentlig og i så fall ikke et personvernbrudd?
- Kan NLG-modelllogikk brukes til andre formål enn NLG, for eksempel handelsprognoser?
- Hva er noen mer detaljerte faser av maskinlæring?
- Er TensorBoard det mest anbefalte verktøyet for modellvisualisering?
- Når du renser dataene, hvordan kan man sikre at dataene ikke er partiske?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning