Bondelgrootte, epog en datastelgrootte is inderdaad deurslaggewende aspekte in masjienleer en word algemeen na verwys as hiperparameters. Om hierdie konsep te verstaan, kom ons delf in elke term individueel.
Bondel grote:
Die bondelgrootte is 'n hiperparameter wat die aantal monsters definieer wat verwerk word voordat die model se gewigte tydens opleiding opgedateer word. Dit speel 'n beduidende rol in die bepaling van die spoed en stabiliteit van die leerproses. 'n Kleiner bondelgrootte maak voorsiening vir meer opdaterings van die model se gewigte, wat lei tot vinniger konvergensie. Dit kan egter ook geraas in die leerproses inbring. Aan die ander kant bied 'n groter bondelgrootte 'n meer stabiele skatting van die gradiënt, maar kan die opleidingsproses vertraag.
Byvoorbeeld, in stogastiese gradiënt afkoms (SGD), staan 'n bondelgrootte van 1 bekend as suiwer SGD, waar die model sy gewigte bywerk na verwerking van elke individuele monster. Omgekeerd staan 'n bondelgrootte gelyk aan die grootte van die opleidingdatastel bekend as bondelgradiëntafkoms, waar die model sy gewigte een keer per epog bywerk.
Tydperk:
'n Epog is nog 'n hiperparameter wat die aantal kere definieer wat die hele datastel vorentoe en agtertoe deur die neurale netwerk gestuur word tydens opleiding. Die opleiding van 'n model vir veelvuldige tydperke stel dit in staat om komplekse patrone in die data te leer deur sy gewigte iteratief aan te pas. Opleiding vir te veel tydperke kan egter lei tot ooraanpassing, waar die model goed presteer op die opleidingsdata, maar nie daarin slaag om na ongesiene data te veralgemeen nie.
Byvoorbeeld, as 'n datastel uit 1,000 10 monsters bestaan en die model is opgelei vir 10 tydperke, beteken dit dat die model die hele datastel XNUMX keer tydens die opleidingsproses gesien het.
Datastelgrootte:
Die datastelgrootte verwys na die aantal monsters wat beskikbaar is vir die opleiding van die masjienleermodel. Dit is 'n kritieke faktor wat die model se prestasie en veralgemeningsvermoë direk beïnvloed. 'n Groter datastelgrootte lei dikwels tot beter modelwerkverrigting aangesien dit meer uiteenlopende voorbeelde verskaf waaruit die model kan leer. Werk met groot datastelle kan egter ook die rekenaarhulpbronne en tyd wat benodig word vir opleiding verhoog.
In die praktyk is dit noodsaaklik om 'n balans tussen datastelgrootte en modelkompleksiteit te vind om oor- of onderpassing te voorkom. Tegnieke soos datavergroting en regularisering kan aangewend word om die meeste uit beperkte datastelle te maak.
Bondelgrootte, epog en datastelgrootte is almal hiperparameters in masjienleer wat die opleidingsproses en die finale prestasie van die model aansienlik beïnvloed. Om te verstaan hoe om hierdie hiperparameters effektief aan te pas, is noodsaaklik vir die bou van robuuste en akkurate masjienleermodelle.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is teks na spraak (TTS) en hoe dit met KI werk?
- Wat is die beperkings om met groot datastelle in masjienleer te werk?
- Kan masjienleer 'n bietjie dialogiese hulp verleen?
- Wat is die TensorFlow-speelgrond?
- Wat beteken 'n groter datastel eintlik?
- Wat is 'n paar voorbeelde van algoritme se hiperparameters?
- Wat is ensamble learning?
- Wat as 'n gekose masjienleeralgoritme nie geskik is nie en hoe kan 'n mens seker maak om die regte een te kies?
- Benodig 'n masjienleermodel toesig tydens sy opleiding?
- Wat is die sleutelparameters wat in neurale netwerkgebaseerde algoritmes gebruik word?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning