Wat is 'n paar hiperparameters waarmee ons kan eksperimenteer om hoër akkuraatheid in ons model te bereik?
Om hoër akkuraatheid in ons masjienleermodel te bereik, is daar verskeie hiperparameters waarmee ons kan eksperimenteer. Hiperparameters is verstelbare parameters wat gestel word voordat die leerproses begin. Hulle beheer die gedrag van die leeralgoritme en het 'n beduidende impak op die prestasie van die model.
Een belangrike hiperparameter om te oorweeg is die leertempo. Die leertempo bepaal die stapgrootte by elke iterasie van die leeralgoritme. 'n Hoër leertempo laat die model vinniger leer, maar kan daartoe lei dat die optimale oplossing oorskiet word. Aan die ander kant kan 'n laer leertempo tot stadiger konvergensie lei, maar kan dit die model help om oorskiet te vermy. Dit is belangrik om 'n optimale leertempo te vind wat die afweging tussen konvergensiespoed en akkuraatheid balanseer.
Nog 'n hiperparameter om mee te eksperimenteer is die bondelgrootte. Die bondelgrootte bepaal die aantal opleidingsvoorbeelde wat in elke iterasie van die leeralgoritme verwerk word. 'n Kleiner bondelgrootte kan 'n meer akkurate skatting van die gradiënt verskaf, maar kan stadiger konvergensie tot gevolg hê. Omgekeerd kan 'n groter bondelgrootte die leerproses versnel, maar kan geraas in die gradiëntskatting inbring. Om die regte bondelgrootte te vind hang af van die grootte van die datastel en die beskikbare rekenaarhulpbronne.
Die aantal versteekte eenhede in 'n neurale netwerk is nog 'n hiperparameter wat verstel kan word. Die verhoging van die aantal versteekte eenhede kan die model se vermoë verhoog om komplekse patrone aan te leer, maar kan ook lei tot oorpassing as dit nie behoorlik gereguleer word nie. Omgekeerd, die vermindering van die aantal versteekte eenhede kan die model vereenvoudig, maar kan lei tot onderpassing. Dit is belangrik om 'n balans te vind tussen modelkompleksiteit en veralgemeningsvermoë.
Regularisering is nog 'n tegniek wat deur hiperparameters beheer kan word. Regulering help om ooraanpassing te voorkom deur 'n straftermyn by die verliesfunksie te voeg. Die sterkte van regularisering word beheer deur 'n hiperparameter wat die regulariseringsparameter genoem word. 'n Hoër regulariseringsparameter sal lei tot 'n eenvoudiger model met minder oorpas, maar kan ook lei tot onderpassing. Omgekeerd, 'n laer regulariseringsparameter laat die model toe om die opleidingsdata nouer te pas, maar kan lei tot oorpassing. Kruisvalidering kan gebruik word om 'n optimale regulariseringsparameter te vind.
Die keuse van optimeringsalgoritme is ook 'n belangrike hiperparameter. Gradiënt-afkoms is 'n algemeen gebruikte optimaliseringsalgoritme, maar daar is variasies soos stogastiese gradiënt-afkoms (SGD), Adam en RMSprop. Elke algoritme het sy eie hiperparameters wat ingestel kan word, soos momentum en leertempo-verval. Eksperimentering met verskillende optimaliseringsalgoritmes en hul hiperparameters kan help om die model se werkverrigting te verbeter.
Benewens hierdie hiperparameters, sluit ander faktore wat ondersoek kan word die netwerkargitektuur, die aktiveringsfunksies wat gebruik word en die inisialisering van die model se parameters in. Verskillende argitekture, soos konvolusionele neurale netwerke (CNN's) of herhalende neurale netwerke (RNN's), kan meer geskik wees vir spesifieke take. Die keuse van die toepaslike aktiveringsfunksies, soos ReLU of sigmoid, kan ook die model se werkverrigting beïnvloed. Behoorlike inisialisering van die model se parameters kan help om die leeralgoritme vinniger te konvergeer en beter akkuraatheid te bereik.
Om hoër akkuraatheid in ons masjienleermodel te bereik, behels eksperimentering met verskeie hiperparameters. Die leertempo, bondelgrootte, aantal versteekte eenhede, regulariseringsparameter, optimaliseringsalgoritme, netwerkargitektuur, aktiveringsfunksies en parameterinitialisasie is alles hiperparameters wat ingestel kan word om die model se werkverrigting te verbeter. Dit is belangrik om hierdie hiperparameters noukeurig te selekteer en aan te pas om 'n balans tussen konvergensiespoed en akkuraatheid te bewerkstellig, asook om oor- of onderpassing te voorkom.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Is TensorBoard die mees aanbevole hulpmiddel vir modelvisualisering?
- Wanneer die data skoongemaak word, hoe kan mens verseker dat die data nie bevooroordeeld is nie?
- Hoe help masjienleer kliënte met die aankoop van dienste en produkte?
- Hoekom is masjienleer belangrik?
- Wat is die verskillende tipes masjienleer?
- Moet aparte data gebruik word in die daaropvolgende stappe van die opleiding van 'n masjienleermodel?
- Wat is die betekenis van die term bedienerlose voorspelling op skaal?
- Wat sal gebeur as die toetssteekproef 90% is terwyl evaluering of voorspellende steekproef 10% is?
- Wat is 'n evalueringsmetriek?
- Wat is algoritme se hiperparameters?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning