Op die gebied van masjienleer speel hiperparameters 'n deurslaggewende rol in die bepaling van die prestasie en gedrag van 'n algoritme. Hiperparameters is parameters wat gestel word voordat die leerproses begin. Hulle word nie tydens opleiding aangeleer nie; in plaas daarvan beheer hulle die leerproses self. Daarteenoor word modelparameters tydens opleiding aangeleer, soos gewigte in 'n neurale netwerk.
Kom ons delf na 'n paar voorbeelde van hiperparameters wat algemeen in masjienleeralgoritmes voorkom:
1. Leertempo (α): Die leertempo is 'n hiperparameter wat beheer hoeveel ons die gewigte van ons netwerk aanpas met betrekking tot die verliesgradiënt. ’n Hoë leertempo kan lei tot oorskiet, waar die model se parameters wild fluktueer, terwyl ’n lae leertempo stadige konvergensie kan veroorsaak.
2. Aantal versteekte eenhede/lae: In neurale netwerke is die aantal versteekte eenhede en lae hiperparameters wat die kompleksiteit van die model bepaal. Meer versteekte eenhede of lae kan meer komplekse patrone vasvang, maar kan ook lei tot oorpassing.
3. Aktiveringsfunksie: Die keuse van aktiveringsfunksie, soos ReLU (Rectified Linear Unit) of Sigmoid, is 'n hiperparameter wat die nie-lineariteit van die model beïnvloed. Verskillende aktiveringsfunksies het verskillende eienskappe en kan leerspoed en modelprestasie beïnvloed.
4. Bondel grote: Die bondelgrootte is die aantal opleidingsvoorbeelde wat in een iterasie gebruik word. Dit is 'n hiperparameter wat die spoed en stabiliteit van opleiding beïnvloed. Groter bondelgroottes kan opleiding bespoedig, maar kan minder akkurate opdaterings tot gevolg hê, terwyl kleiner bondelgroottes meer akkurate opdaterings kan verskaf, maar met stadiger opleiding.
5. Regulariseringssterkte: Regularisering is 'n tegniek wat gebruik word om ooraanpassing te voorkom deur 'n strafterm by die verliesfunksie te voeg. Die regulariseringssterkte, soos λ in L2-regularisering, is 'n hiperparameter wat die impak van die regulariseringsterm op die algehele verlies beheer.
6. Uitvalsyfer: Uitval is 'n regulariseringstegniek waar lukraak geselekteerde neurone tydens opleiding geïgnoreer word. Die uitvalkoers is 'n hiperparameter wat die waarskynlikheid bepaal om 'n neuron uit te val. Dit help om ooraanpassing te voorkom deur geraas tydens opleiding bekend te stel.
7. Kerngrootte: In konvolusionele neurale netwerke (CNN's) is die kerngrootte 'n hiperparameter wat die grootte van die filter wat op die invoerdata toegepas word, definieer. Verskillende kerngroottes vang verskillende vlakke van detail in die invoerdata vas.
8. Aantal bome (in ewekansige woud): In ensemble-metodes soos Random Forest is die aantal bome 'n hiperparameter wat die aantal beslissingsbome in die woud bepaal. Die verhoging van die aantal bome kan prestasie verbeter, maar ook berekeningskoste verhoog.
9. C in ondersteuningsvektormasjiene (SVM): In SVM is C 'n hiperparameter wat die afweging beheer tussen 'n gladde besluitgrens en om die opleidingspunte korrek te klassifiseer. 'n Hoër C-waarde lei tot 'n meer komplekse besluitgrens.
10. Aantal groepe (in K-Beteken): In groeperingsalgoritmes soos K-Means, is die aantal trosse 'n hiperparameter wat die aantal trosse definieer wat die algoritme in die data moet identifiseer. Die keuse van die regte aantal groeperings is van kardinale belang vir betekenisvolle groeperingsresultate.
Hierdie voorbeelde illustreer die uiteenlopende aard van hiperparameters in masjienleeralgoritmes. Die instel van hiperparameters is 'n kritieke stap in die masjienleerwerkvloei om modelwerkverrigting en veralgemening te optimaliseer. Roostersoektog, ewekansige soektog en Bayesiaanse optimalisering is algemene tegnieke wat gebruik word om die beste stel hiperparameters vir 'n gegewe probleem te vind.
Hiperparameters is noodsaaklike komponente in masjienleeralgoritmes wat modelgedrag en prestasie beïnvloed. Om die rol van hiperparameters te verstaan en hoe om hulle effektief in te stel, is noodsaaklik vir die ontwikkeling van suksesvolle masjienleermodelle.
Ander onlangse vrae en antwoorde t.o.v EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Teks na spraak
- 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 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?
- Wat is TensorBoard?
Bekyk meer vrae en antwoorde in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning