Innenfor maskinlæring spiller hyperparametere en avgjørende rolle for å bestemme ytelsen og oppførselen til en algoritme. Hyperparametere er parametere som settes før læringsprosessen starter. De læres ikke under trening; i stedet kontrollerer de selve læringsprosessen. Derimot læres modellparametere under trening, for eksempel vekter i et nevralt nettverk.
La oss fordype oss i noen eksempler på hyperparametere som ofte finnes i maskinlæringsalgoritmer:
1. Læringshastighet (α): Læringshastigheten er en hyperparameter som kontrollerer hvor mye vi justerer vektene til nettverket vårt med hensyn til tapsgradienten. En høy læringsrate kan føre til oversving, der modellens parametere svinger vilt, mens en lav læringsrate kan forårsake langsom konvergens.
2. Antall skjulte enheter/lag: I nevrale nettverk er antall skjulte enheter og lag hyperparametre som bestemmer kompleksiteten til modellen. Mer skjulte enheter eller lag kan fange opp mer komplekse mønstre, men kan også føre til overfitting.
3. Aktiveringsfunksjon: Valget av aktiveringsfunksjon, slik som ReLU (Rectified Linear Unit) eller Sigmoid, er en hyperparameter som påvirker modellens ikke-linearitet. Ulike aktiveringsfunksjoner har forskjellige egenskaper og kan påvirke læringshastighet og modellytelse.
4. Partistørrelse, Gruppestørrelse: Batchstørrelsen er antall treningseksempler brukt i én iterasjon. Det er en hyperparameter som påvirker hastigheten og stabiliteten i treningen. Større batchstørrelser kan øke hastigheten på opplæringen, men kan føre til mindre nøyaktige oppdateringer, mens mindre batchstørrelser kan gi mer nøyaktige oppdateringer, men med tregere trening.
5. Regulariseringsstyrke: Regularisering er en teknikk som brukes for å forhindre overtilpasning ved å legge til et straffebegrep i tapsfunksjonen. Reguleringsstyrken, slik som λ i L2-regularisering, er en hyperparameter som kontrollerer innvirkningen av regulariseringsleddet på det totale tapet.
6. Frafallsrate: Frafall er en regulariseringsteknikk der tilfeldig utvalgte nevroner ignoreres under trening. Frafallsraten er en hyperparameter som bestemmer sannsynligheten for å falle ut et nevron. Det bidrar til å forhindre overtilpasning ved å introdusere støy under trening.
7. Kjernestørrelse: I konvolusjonelle nevrale nettverk (CNN) er kjernestørrelsen en hyperparameter som definerer størrelsen på filteret som brukes på inndataene. Ulike kjernestørrelser fanger opp ulike detaljnivåer i inndataene.
8. Antall trær (i tilfeldig skog): I ensemblemetoder som Random Forest er antall trær en hyperparameter som bestemmer antall beslutningstrær i skogen. Å øke antall trær kan forbedre ytelsen, men også øke beregningskostnadene.
9. C i Support Vector Machines (SVM): I SVM er C en hyperparameter som styrer avveiningen mellom å ha en jevn beslutningsgrense og å klassifisere treningspunktene riktig. En høyere C-verdi fører til en mer kompleks beslutningsgrense.
10. Antall klynger (i K-Means): I klyngealgoritmer som K-Means er antall klynger en hyperparameter som definerer antall klynger algoritmen skal identifisere i dataene. Å velge riktig antall klynger er avgjørende for meningsfulle klyngeresultater.
Disse eksemplene illustrerer den mangfoldige naturen til hyperparametre i maskinlæringsalgoritmer. Justering av hyperparametre er et kritisk trinn i arbeidsflyten for maskinlæring for å optimalisere modellytelse og generalisering. Rutenettsøk, tilfeldig søk og Bayesiansk optimalisering er vanlige teknikker som brukes for å finne det beste settet med hyperparametre for et gitt problem.
Hyperparametere er essensielle komponenter i maskinlæringsalgoritmer som påvirker modellens oppførsel og ytelse. Å forstå rollen til hyperparametre og hvordan du kan justere dem effektivt er avgjørende for å utvikle vellykkede maskinlæringsmodeller.
Andre nyere spørsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Tekst til tale
- Hva er begrensningene ved å jobbe med store datasett i maskinlæring?
- Kan maskinlæring hjelpe til med dialog?
- Hva er TensorFlow-lekeplassen?
- Hva betyr egentlig et større datasett?
- Hva er ensamble learning?
- Hva om en valgt maskinlæringsalgoritme ikke er egnet, og hvordan kan man sørge for å velge den riktige?
- Trenger en maskinlæringsmodell veiledning under opplæringen?
- Hva er nøkkelparametrene som brukes i nevrale nettverksbaserte algoritmer?
- Hva er TensorBoard?
Se flere spørsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning