Apakah hiperparameter algoritma?

/ / Disiarkan dalam Kepintaran Buatan, Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML, Pengenalan, Apa itu pembelajaran mesin

Dalam bidang pembelajaran mesin, terutamanya dalam konteks Kecerdasan Buatan (AI) dan platform berasaskan awan seperti Pembelajaran Mesin Awan Google, hiperparameter memainkan peranan penting dalam prestasi dan kecekapan algoritma. Hiperparameter ialah konfigurasi luaran yang ditetapkan sebelum proses latihan bermula, yang mengawal tingkah laku algoritma pembelajaran dan secara langsung mempengaruhi prestasi model.

Untuk memahami hiperparameter, adalah penting untuk membezakannya daripada parameter. Parameter adalah dalaman kepada model dan dipelajari daripada data latihan semasa proses pembelajaran. Contoh parameter termasuk pemberat dalam rangkaian saraf atau pekali dalam model regresi linear. Hyperparameters, sebaliknya, tidak dipelajari daripada data latihan tetapi dipratakrifkan oleh pengamal. Mereka mengawal proses latihan dan struktur model.

Jenis Hiperparameter

1. Hiperparameter Model: Ini menentukan struktur model. Sebagai contoh, dalam rangkaian saraf, hiperparameter termasuk bilangan lapisan dan bilangan neuron dalam setiap lapisan. Dalam pepohon keputusan, hiperparameter mungkin termasuk kedalaman maksimum pepohon atau bilangan minimum sampel yang diperlukan untuk membelah nod.

2. Hiperparameter Algoritma: Ini mengawal proses pembelajaran itu sendiri. Contohnya termasuk kadar pembelajaran dalam algoritma penurunan kecerunan, saiz kelompok dalam keturunan kecerunan kelompok mini dan bilangan zaman untuk latihan.

Contoh Hiperparameter

1. Kadar Pembelajaran: Ini ialah hiperparameter penting dalam algoritma pengoptimuman seperti keturunan kecerunan. Ia menentukan saiz langkah pada setiap lelaran sambil bergerak ke arah minimum fungsi kehilangan. Kadar pembelajaran yang tinggi mungkin menyebabkan model menumpu terlalu cepat kepada penyelesaian suboptimum, manakala kadar pembelajaran yang rendah mungkin mengakibatkan proses latihan yang berpanjangan yang boleh tersekat dalam minima tempatan.

2. Saiz kumpulan: Dalam keturunan kecerunan stokastik (SGD) dan variannya, saiz kelompok ialah bilangan contoh latihan yang digunakan dalam satu lelaran. Saiz kelompok yang lebih kecil memberikan anggaran kecerunan yang lebih tepat tetapi boleh menjadi mahal dan bising dari segi pengiraan. Sebaliknya, saiz kelompok yang lebih besar boleh mempercepatkan pengiraan tetapi mungkin membawa kepada anggaran kecerunan yang kurang tepat.

3. Bilangan Zaman: Hiperparameter ini mentakrifkan bilangan kali algoritma pembelajaran akan berfungsi melalui keseluruhan set data latihan. Lebih banyak zaman boleh membawa kepada pembelajaran yang lebih baik tetapi juga meningkatkan risiko overfitting jika model mengetahui bunyi dalam data latihan.

4. Kadar Keciciran: Dalam rangkaian saraf, keciciran ialah teknik regularisasi di mana neuron yang dipilih secara rawak diabaikan semasa latihan. Kadar keciciran ialah pecahan neuron yang digugurkan. Ini membantu dalam mencegah overfitting dengan memastikan rangkaian tidak terlalu bergantung pada neuron tertentu.

5. Parameter Regularisasi: Ini termasuk pekali regularisasi L1 dan L2 yang menghukum berat yang besar dalam model. Regularization membantu dalam mencegah overfitting dengan menambahkan penalti untuk pemberat yang lebih besar, sekali gus menggalakkan model yang lebih mudah.

Penalaan Hiperparameter

Penalaan hiperparameter ialah proses mencari set hiperparameter optimum untuk algoritma pembelajaran. Ini penting kerana pilihan hiperparameter boleh menjejaskan prestasi model dengan ketara. Kaedah biasa untuk penalaan hiperparameter termasuk:

1. Carian Grid: Kaedah ini melibatkan penentuan set hiperparameter dan mencuba semua kombinasi yang mungkin. Walaupun lengkap, ia boleh menjadi mahal dari segi pengiraan dan memakan masa.

2. Carian Rawak: Daripada mencuba semua kombinasi, carian rawak secara rawak sampel gabungan hiperparameter daripada ruang yang dipratentukan. Kaedah ini selalunya lebih cekap daripada carian grid dan boleh menemui hiperparameter yang baik dengan lelaran yang lebih sedikit.

3. Pengoptimuman Bayesian: Ini ialah kaedah yang lebih canggih yang membina model kebarangkalian bagi fungsi objektif dan menggunakannya untuk memilih hiperparameter yang paling menjanjikan untuk dinilai. Ia mengimbangi penerokaan dan eksploitasi untuk mencari hiperparameter optimum dengan cekap.

4. Hyperband: Kaedah ini menggabungkan carian rawak dengan berhenti awal. Ia bermula dengan banyak konfigurasi dan secara beransur-ansur mengecilkan ruang carian dengan menghentikan konfigurasi yang berprestasi buruk lebih awal.

Contoh Praktikal

Pertimbangkan model rangkaian saraf untuk klasifikasi imej menggunakan rangka kerja TensorFlow pada Pembelajaran Mesin Awan Google. Hiperparameter berikut mungkin dipertimbangkan:

1. Kadar Pembelajaran: Julat biasa mungkin [0.001, 0.01, 0.1]. Nilai optimum bergantung pada set data dan seni bina model tertentu.

2. Saiz kumpulan: Nilai biasa termasuk 32, 64 dan 128. Pilihan bergantung pada sumber pengiraan yang tersedia dan saiz set data.

3. Bilangan Zaman: Ini boleh berkisar antara 10 hingga 100 atau lebih, bergantung pada seberapa cepat model menumpu.

4. Kadar Keciciran: Nilai seperti 0.2, 0.5 dan 0.7 mungkin diuji untuk mencari pertukaran terbaik antara underfitting dan overfitting.

5. Pekali Regularisasi: Untuk penyelarasan L2, nilai seperti 0.0001, 0.001 dan 0.01 boleh dipertimbangkan.

Kesan pada Prestasi Model

Kesan hiperparameter pada prestasi model boleh menjadi sangat mendalam. Sebagai contoh, kadar pembelajaran yang tidak sesuai mungkin menyebabkan model berayun sekitar minimum atau menumpu terlalu perlahan. Begitu juga, saiz kelompok yang tidak mencukupi mungkin membawa kepada anggaran kecerunan yang bising, yang menjejaskan kestabilan proses latihan. Parameter penyelarasan adalah penting untuk mengawal pemasangan lampau, terutamanya dalam model kompleks dengan banyak parameter.

Alat dan Rangka Kerja

Beberapa alatan dan rangka kerja memudahkan penalaan hiperparameter. Pembelajaran Mesin Awan Google menyediakan perkhidmatan seperti Penalaan Hiperparameter Platform AI, yang mengautomasikan carian untuk hiperparameter optimum menggunakan infrastruktur Google. Rangka kerja popular lain termasuk:

1. Penala Keras: Sambungan untuk Keras yang membolehkan pengoptimuman hiperparameter mudah.
2. Optuna: Rangka kerja perisian untuk mengautomasikan pengoptimuman hiperparameter menggunakan strategi pensampelan dan pemangkasan yang cekap.
3. Scikit-learn's GridSearchCV dan RandomizedSearchCV: Ini adalah alatan yang ringkas tetapi berkuasa untuk penalaan hiperparameter dalam model pembelajaran scikit.

Amalan Terbaik

1. Mulakan dengan Carian Kasar: Mulakan dengan carian luas ke atas pelbagai hiperparameter untuk memahami kesannya terhadap prestasi model.
2. Perhalusi Carian: Setelah kawasan yang menjanjikan dikenal pasti, lakukan carian yang lebih halus dalam kawasan itu untuk mengasah hiperparameter optimum.
3. Gunakan Pengesahan Silang: Gunakan pengesahan silang untuk memastikan hiperparameter digeneralisasikan dengan baik kepada data yang tidak kelihatan.
4. Pantau untuk Overfitting: Pantau prestasi model pada data pengesahan untuk mengesan terlebih pemasangan lebih awal.
5. Manfaatkan Alat Automatik: Gunakan alat penalaan hiperparameter automatik untuk menjimatkan masa dan sumber pengiraan.

Hiperparameter ialah aspek asas pembelajaran mesin yang memerlukan pertimbangan dan penalaan yang teliti. Mereka mengawal proses latihan dan struktur model, memberi kesan ketara kepada prestasi dan keupayaan generalisasi mereka. Penalaan hiperparameter yang berkesan boleh membawa kepada peningkatan yang ketara dalam ketepatan dan kecekapan model, menjadikannya langkah kritikal dalam aliran kerja pembelajaran mesin.

Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:

Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML

Lebih banyak soalan dan jawapan:

Tagged under: , , , , ,