Да бисмо постигли већу прецизност у нашем моделу машинског учења, постоји неколико хиперпараметара са којима можемо да експериментишемо. Хиперпараметри су подесиви параметри који се постављају пре почетка процеса учења. Они контролишу понашање алгоритма учења и имају значајан утицај на перформансе модела.
Један важан хиперпараметар који треба узети у обзир је брзина учења. Брзина учења одређује величину корака на свакој итерацији алгоритма учења. Већа стопа учења омогућава моделу да учи брже, али може довести до превазилажења оптималног решења. С друге стране, нижа стопа учења може довести до спорије конвергенције, али може помоћи моделу да избегне прекорачење. Кључно је пронаћи оптималну стопу учења која балансира између брзине конвергенције и тачности.
Још један хиперпараметар са којим треба експериментисати је величина серије. Величина групе одређује број примера обуке обрађених у свакој итерацији алгоритма учења. Мања величина серије може дати прецизнију процену градијента, али може довести до спорије конвергенције. Супротно томе, већа величина серије може убрзати процес учења, али може унети шум у процену градијента. Проналажење праве величине серије зависи од величине скупа података и расположивих рачунарских ресурса.
Број скривених јединица у неуронској мрежи је још један хиперпараметар који се може подесити. Повећање броја скривених јединица може повећати капацитет модела да научи сложене обрасце, али такође може довести до претеривања ако није правилно регулисано. Насупрот томе, смањење броја скривених јединица може поједноставити модел, али може довести до недовољне опреме. Важно је успоставити равнотежу између сложености модела и способности генерализације.
Регуларизација је још једна техника која се може контролисати преко хиперпараметара. Регуларизација помаже у спречавању прекомерне опреме додавањем казненог термина функцији губитка. Снагу регуларизације контролише хиперпараметар који се назива параметар регуларизације. Већи параметар регуларизације ће резултирати једноставнијим моделом са мање преоптерећења, али може довести и до недовољног прилагођавања. Супротно томе, нижи параметар регуларизације омогућава моделу да се ближе уклопи у податке о обуци, али може довести до претеривања. Унакрсна валидација се може користити за проналажење оптималног параметра регуларизације.
Избор алгоритма оптимизације је такође важан хиперпараметар. Градијентно спуштање је често коришћен алгоритам оптимизације, али постоје варијације као што су стохастички градијентни спуштање (СГД), Адам и РМСпроп. Сваки алгоритам има своје хиперпараметре који се могу подесити, као што су замах и опадање брзине учења. Експериментисање са различитим алгоритмима оптимизације и њиховим хиперпараметрима може помоћи у побољшању перформанси модела.
Поред ових хиперпараметара, други фактори који се могу истражити укључују архитектуру мреже, коришћене функције активације и иницијализацију параметара модела. Различите архитектуре, као што су конволуционе неуронске мреже (ЦНН) или рекурентне неуронске мреже (РНН), могу бити погодније за специфичне задатке. Избор одговарајућих функција за активацију, као што су РеЛУ или сигмоид, такође може утицати на перформансе модела. Правилна иницијализација параметара модела може помоћи алгоритму учења да се брже конвергира и постигне бољу тачност.
Постизање веће тачности у нашем моделу машинског учења укључује експериментисање са различитим хиперпараметрима. Брзина учења, величина серије, број скривених јединица, параметар регуларизације, алгоритам оптимизације, архитектура мреже, функције активације и иницијализација параметара су хиперпараметри који се могу подесити да би се побољшале перформансе модела. Важно је пажљиво одабрати и прилагодити ове хиперпараметре како би се успоставила равнотежа између брзине конвергенције и тачности, као и да би се спречило прекомерно или недовољно уклапање.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг