У области машинског учења, хиперпараметри играју кључну улогу у одређивању перформанси и понашања алгоритма. Хиперпараметри су параметри који се постављају пре почетка процеса учења. Не уче се током обуке; уместо тога, они контролишу сам процес учења. Насупрот томе, параметри модела се уче током тренинга, као што су тежине у неуронској мрежи.
Хајде да се удубимо у неке примере хиперпараметара који се обично налазе у алгоритмима машинског учења:
1. Стопа учења (α): Брзина учења је хиперпараметар који контролише колико прилагођавамо тежине наше мреже у односу на градијент губитка. Висока стопа учења може довести до прекорачења, при чему параметри модела јако флуктуирају, док ниска стопа учења може узроковати спору конвергенцију.
2. Број скривених јединица/слојева: У неуронским мрежама, број скривених јединица и слојева су хиперпараметри који одређују сложеност модела. Више скривених јединица или слојева могу ухватити сложеније обрасце, али такође могу довести до претеривања.
3. Функција активације: Избор функције активације, као што је РеЛУ (Рецтифиед Линеар Унит) или Сигмоид, је хиперпараметар који утиче на нелинеарност модела. Различите функције активације имају различита својства и могу утицати на брзину учења и перформансе модела.
4. Величина серије: Величина групе је број примера обуке који се користе у једној итерацији. То је хиперпараметар који утиче на брзину и стабилност тренинга. Веће величине серија могу да убрзају обуку, али могу да доведу до мање тачних ажурирања, док мање величине серије могу да обезбеде тачнија ажурирања, али са споријом обуком.
5. Регуларизатион Стренгтх: Регуларизација је техника која се користи за спречавање прекомерног уклапања додавањем казненог члана функцији губитка. Јачина регуларизације, као што је λ у Л2 регуларизацији, је хиперпараметар који контролише утицај термина регуларизације на укупан губитак.
6. Стопа напуштања: Испадање је техника регуларизације где се насумично одабрани неурони занемарују током тренинга. Стопа напуштања је хиперпараметар који одређује вероватноћу испадања неурона. Помаже у спречавању преоптерећења увођењем буке током тренинга.
7. Величина кернела: У конволуционим неуронским мрежама (ЦНН), величина језгра је хиперпараметар који дефинише величину филтера примењеног на улазне податке. Различите величине кернела обухватају различите нивое детаља у улазним подацима.
8. Број дрвећа (у случајној шуми): У методама ансамбла као што је случајна шума, број стабала је хиперпараметар који одређује број стабала одлучивања у шуми. Повећање броја стабала може побољшати перформансе, али и повећати трошкове рачунара.
9. Ц ин Суппорт Вецтор Мацхинес (СВМ): У СВМ-у, Ц је хиперпараметар који контролише компромис између глатке границе одлуке и правилног класификовања тачака обуке. Већа Ц вредност доводи до сложеније границе одлуке.
КСНУМКС. Број кластера (у К-срединама): У алгоритмима за груписање као што је К-Меанс, број кластера је хиперпараметар који дефинише број кластера које алгоритам треба да идентификује у подацима. Одабир правог броја кластера је кључан за смислене резултате груписања.
Ови примери илуструју разноврсну природу хиперпараметара у алгоритмима машинског учења. Подешавање хиперпараметара је критичан корак у току рада машинског учења ради оптимизације перформанси модела и генерализације. Претрага мреже, насумична претрага и Бајесова оптимизација су уобичајене технике које се користе за проналажење најбољег скупа хиперпараметара за дати проблем.
Хиперпараметри су суштинске компоненте у алгоритмима машинског учења које утичу на понашање и перформансе модела. Разумевање улоге хиперпараметара и како их ефикасно подесити је кључно за развој успешних модела машинског учења.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Текст у говор
- 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?
- 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?
- Шта је ТенсорБоард?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг