AI Platform Optimizer og HyperTune er to distinkte funksjoner som tilbys av Google Cloud AI Platform for å optimalisere opplæringen av maskinlæringsmodeller. Mens begge har som mål å forbedre modellytelsen, er de forskjellige i tilnærminger og funksjoner.
AI Platform Optimizer er en funksjon som automatisk utforsker hyperparameterrommet for å finne det beste settet med hyperparametre for å trene en modell. Hyperparametere er innstillingene som bestemmer oppførselen og ytelsen til en modell, for eksempel læringshastighet, batchstørrelse og regulariseringsstyrke. AI Platform Optimizer bruker en teknikk kalt Bayesiansk optimering for å effektivt søke etter de optimale hyperparametrene.
Bayesiansk optimalisering fungerer ved å konstruere en sannsynlighetsmodell av objektivfunksjonen, som representerer ytelsen til modellen med hensyn til hyperparametrene. Denne modellen brukes deretter til å foreslå nye sett med hyperparametere å evaluere. Ved å iterativt evaluere og oppdatere modellen, konvergerer AI Platform Optimizer gradvis til det beste settet med hyperparametere. Denne automatiserte prosessen sparer tid og krefter sammenlignet med manuell hyperparameterinnstilling.
På den annen side er HyperTune en funksjon som lar brukere utføre hyperparameterinnstilling manuelt. Det gir et rammeverk for å definere og kjøre hyperparameterjusteringsjobber, der flere treningskjøringer med forskjellige hyperparameterkonfigurasjoner utføres parallelt. HyperTune gir fleksibiliteten til å spesifisere hyperparametrene som skal justeres, deres søkerom og søkealgoritmen som skal brukes.
Med HyperTune har brukere mer kontroll over justering av hyperparameter. De kan definere søkeområdet for hver hyperparameter, for eksempel å spesifisere et område eller et diskret sett med verdier. HyperTune støtter ulike søkealgoritmer, inkludert rutenettsøk, tilfeldig søk og den mer avanserte Bayesianske optimaliseringen. Brukere kan også spesifisere den objektive beregningen som skal optimaliseres, for eksempel nøyaktighet eller gjennomsnittlig kvadratfeil.
AI Platform Optimizer automatiserer prosessen med hyperparameterinnstilling ved å bruke Bayesiansk optimalisering, mens HyperTune gir et rammeverk for manuell hyperparameterinnstilling med mer fleksibilitet og kontroll.
Andre nyere spørsmål og svar vedr AI Platform Optimizer:
- Hva er rollen til AI Platform Optimizer når du kjører forsøk?
- Hva er de tre begrepene som må forstås for å bruke AI Platform Optimizer?
- Hvordan kan AI Platform Optimizer brukes til å optimalisere ikke-maskinlæringssystemer?
- Hva er formålet med AI Platform Optimizer utviklet av Google AI-teamet?