Wat is algoritme se hiperparameters?

/ / gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Inleiding, Wat is masjienleer

Op die gebied van masjienleer, veral binne die konteks van kunsmatige intelligensie (KI) en wolkgebaseerde platforms soos Google Cloud Machine Learning, speel hiperparameters 'n kritieke rol in die werkverrigting en doeltreffendheid van algoritmes. Hiperparameters is eksterne konfigurasies wat gestel is voordat die opleidingsproses begin, wat die gedrag van die leeralgoritme beheer en die model se prestasie direk beïnvloed.

Om hiperparameters te verstaan, is dit noodsaaklik om hulle van parameters te onderskei. Parameters is intern tot die model en word tydens die leerproses uit die opleidingsdata geleer. Voorbeelde van parameters sluit in gewigte in neurale netwerke of koëffisiënte in lineêre regressiemodelle. Hiperparameters, aan die ander kant, word nie uit die opleidingsdata geleer nie, maar word vooraf deur die praktisyn gedefinieer. Hulle beheer die model se opleidingsproses en struktuur.

Tipes hiperparameters

1. Model Hiperparameters: Dit bepaal die struktuur van die model. Byvoorbeeld, in neurale netwerke sluit hiperparameters die aantal lae en die aantal neurone in elke laag in. In besluitbome kan hiperparameters die maksimum diepte van die boom of die minimum aantal monsters wat nodig is om 'n nodus te verdeel, insluit.

2. Algoritme Hiperparameters: Dit beheer die leerproses self. Voorbeelde sluit in die leertempo in gradiënt-afkomsalgoritmes, die bondelgrootte in mini-batch-gradiëntafkoms en die aantal tydperke vir opleiding.

Voorbeelde van hiperparameters

1. Leertempo: Dit is 'n belangrike hiperparameter in optimaliseringsalgoritmes soos gradiënt afkoms. Dit bepaal die stapgrootte by elke iterasie terwyl dit beweeg na 'n minimum van die verliesfunksie. 'n Hoë leertempo kan veroorsaak dat die model te vinnig na 'n suboptimale oplossing konvergeer, terwyl 'n lae leertempo 'n langdurige opleidingsproses tot gevolg kan hê wat in plaaslike minima kan vashaak.

2. Bondel grote: In stogastiese gradiënt-afkoms (SGD) en sy variante, is die bondelgrootte die aantal opleidingsvoorbeelde wat in een iterasie gebruik word. 'n Kleiner bondelgrootte bied 'n meer akkurate skatting van die gradiënt, maar kan rekenkundig duur en raserig wees. Omgekeerd kan 'n groter bondelgrootte die berekening bespoedig, maar kan lei tot minder akkurate gradiëntskattings.

3. Aantal Tydperke: Hierdie hiperparameter definieer die aantal kere wat die leeralgoritme deur die hele opleidingsdatastel sal werk. Meer tydperke kan lei tot beter leer, maar verhoog ook die risiko van ooraanpassing as die model die geraas in die opleidingsdata leer.

4. Uitvalsyfer: In neurale netwerke is uitval 'n regulariseringstegniek waar lukraak geselekteerde neurone tydens opleiding geïgnoreer word. Die uitvalkoers is die fraksie van neurone wat gedaal het. Dit help om ooraanpassing te voorkom deur te verseker dat die netwerk nie te swaar op spesifieke neurone staatmaak nie.

5. Reguleringsparameters: Dit sluit in L1- en L2-regulariseringskoëffisiënte wat groot gewigte in die model penaliseer. Regulering help om ooraanpassing te voorkom deur 'n boete vir groter gewigte by te voeg, en sodoende eenvoudiger modelle aan te moedig.

Hiperparameter-instelling

Hiperparameter-instelling is die proses om die optimale stel hiperparameters vir 'n leeralgoritme te vind. Dit is belangrik omdat die keuse van hiperparameters die prestasie van die model aansienlik kan beïnvloed. Algemene metodes vir hiperparameter-instelling sluit in:

1. Roostersoektog: Hierdie metode behels die definisie van 'n stel hiperparameters en probeer alle moontlike kombinasies. Alhoewel dit volledig is, kan dit rekenkundig duur en tydrowend wees.

2. Ewekansige soektog: In plaas daarvan om alle kombinasies te probeer, neem ewekansige soektogte ewekansig hiperparameterkombinasies uit die voorafbepaalde spasie. Hierdie metode is dikwels meer doeltreffend as roostersoektog en kan goeie hiperparameters met minder iterasies vind.

3. Bayesiese optimalisering: Dit is 'n meer gesofistikeerde metode wat 'n probabilistiese model van die objektiewe funksie bou en dit gebruik om die mees belowende hiperparameters te kies om te evalueer. Dit balanseer eksplorasie en ontginning om optimale hiperparameters doeltreffend te vind.

4. Hiperband: Hierdie metode kombineer ewekansige soektog met vroeë stop. Dit begin met baie konfigurasies en vernou die soekspasie geleidelik deur swak presterende konfigurasies vroegtydig te stop.

Praktiese voorbeelde

Oorweeg 'n neurale netwerkmodel vir beeldklassifikasie deur die TensorFlow-raamwerk op Google Cloud Machine Learning te gebruik. Die volgende hiperparameters kan oorweeg word:

1. Leertempo: 'n Tipiese reeks kan [0.001, 0.01, 0.1] wees. Die optimale waarde hang af van die spesifieke datastel en modelargitektuur.

2. Bondel grote: Algemene waardes sluit 32, 64 en 128 in. Die keuse hang af van die beskikbare rekenaarhulpbronne en die grootte van die datastel.

3. Aantal Tydperke: Dit kan wissel van 10 tot 100 of meer, afhangende van hoe vinnig die model konvergeer.

4. Uitvalsyfer: Waardes soos 0.2, 0.5 en 0.7 kan getoets word om die beste ruil tussen onder- en oorpas te vind.

5. Regulariseringskoëffisiënt: Vir L2-regularisering kan waardes soos 0.0001, 0.001 en 0.01 oorweeg word.

Impak op modelprestasie

Die impak van hiperparameters op modelprestasie kan groot wees. Byvoorbeeld, 'n onvanpaste leertempo kan veroorsaak dat die model om die minimum ossilleer of te stadig konvergeer. Net so kan 'n onvoldoende groepgrootte lei tot raserige gradiëntskattings, wat die stabiliteit van die opleidingsproses beïnvloed. Reguleringsparameters is belangrik vir die beheer van oorpassing, veral in komplekse modelle met baie parameters.

Gereedskap en raamwerke

Verskeie gereedskap en raamwerke fasiliteer hiperparameter-instelling. Google Cloud Machine Learning verskaf dienste soos AI Platform Hyperparameter Tuning, wat die soektog na optimale hiperparameters outomatiseer deur Google se infrastruktuur te gebruik. Ander gewilde raamwerke sluit in:

1. Keras Tuner: 'n Uitbreiding vir Keras wat maklike hiperparameteroptimalisering moontlik maak.
2. Optuna: 'n Sagtewareraamwerk vir die outomatisering van hiperparameteroptimering deur doeltreffende steekproef- en snoeistrategieë te gebruik.
3. Scikit-learn se GridSearchCV en RandomizedSearchCV: Dit is eenvoudige dog kragtige gereedskap vir hiperparameter-instelling in scikit-leer-modelle.

Beste praktyke

1. Begin met 'n growwe soektog: Begin met 'n breë soektog oor 'n wye reeks hiperparameters om hul impak op die model se werkverrigting te verstaan.
2. Verfyn die soektog: Sodra 'n belowende streek geïdentifiseer is, voer 'n fyner soektog binne daardie streek uit om aan te pas by die optimale hiperparameters.
3. Gebruik kruisvalidering: Gebruik kruisvalidering om te verseker dat die hiperparameters goed veralgemeen na ongesiene data.
4. Monitor vir oorpas: Hou 'n ogie oor die model se prestasie op valideringsdata om oorpassing vroeg op te spoor.
5. Gebruik outomatiese gereedskap: Gebruik outomatiese hiperparameter-instelnutsgoed om tyd en rekenaarhulpbronne te bespaar.

Hiperparameters is 'n fundamentele aspek van masjienleer wat noukeurige oorweging en afstemming vereis. Hulle beheer die opleidingsproses en struktuur van modelle, wat hul prestasie- en veralgemeningsvermoë aansienlik beïnvloed. Effektiewe hiperparameterinstelling kan lei tot aansienlike verbeterings in modelakkuraatheid en doeltreffendheid, wat dit 'n kritieke stap in die masjienleerwerkvloei maak.

Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

Meer vrae en antwoorde:

Gemerk onder: , , , , ,