Шта су хиперпараметри алгоритма?
У области машинског учења, посебно у контексту вештачке интелигенције (АИ) и платформи заснованих на облаку као што је Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг, хиперпараметри играју кључну улогу у перформансама и ефикасности алгоритама. Хиперпараметри су екстерне конфигурације постављене пре почетка процеса обуке, које управљају понашањем алгоритма учења и директно утичу на перформансе модела.
Да бисмо разумели хиперпараметре, неопходно је разликовати их од параметара. Параметри су интерни за модел и уче се из података обуке током процеса учења. Примери параметара укључују тежине у неуронским мрежама или коефицијенте у моделима линеарне регресије. Хиперпараметри се, с друге стране, не уче из података о обуци, већ су унапред дефинисани од стране практичара. Они контролишу процес обуке и структуру модела.
Врсте хиперпараметара
1. Хиперпараметри модела: Ови одређују структуру модела. На пример, у неуронским мрежама, хиперпараметри укључују број слојева и број неурона у сваком слоју. У стаблима одлучивања, хиперпараметри могу укључити максималну дубину стабла или минимални број узорака потребних за раздвајање чвора.
2. Хиперпараметри алгоритма: Ови контролишу сам процес учења. Примери укључују брзину учења у алгоритмима градијентног спуштања, величину серије у градијентном спуштању мини серије и број епоха за обуку.
Примери хиперпараметара
1. Стопа учења: Ово је важан хиперпараметар у алгоритмима оптимизације као што је спуштање градијента. Он одређује величину корака на свакој итерацији док се креће ка минимуму функције губитка. Висока стопа учења може довести до тога да модел пребрзо конвергира до субоптималног решења, док ниска стопа учења може довести до продуженог процеса обуке који би могао да се заглави у локалним минимумима.
2. Величина серије: У стохастичком градијентном спуштању (СГД) и његовим варијантама, величина групе је број примера обуке који се користе у једној итерацији. Мања величина серије даје тачнију процену градијента, али може бити рачунски скупа и бучна. Супротно томе, већа величина серије може убрзати израчунавање, али може довести до мање тачних процена градијента.
3. Број епоха: Овај хиперпараметар дефинише колико пута ће алгоритам учења радити кроз цео скуп података за обуку. Више епоха може довести до бољег учења, али и повећати ризик од преоптерећења ако модел научи буку у подацима о обуци.
4. Стопа напуштања: У неуронским мрежама, испадање је техника регуларизације где се насумично одабрани неурони занемарују током тренинга. Стопа напуштања је део неурона који су испуштени. Ово помаже у спречавању прекомерног прилагођавања тако што осигурава да се мрежа не ослања превише на одређене неуроне.
5. Регуларизатион Параметерс: Ово укључује Л1 и Л2 коефицијенте регуларизације који кажњавају велике тежине у моделу. Регуларизација помаже у спречавању претеривања додавањем казне за веће тежине, чиме се подстичу једноставнији модели.
Хиперпараметарско подешавање
Хиперпараметарско подешавање је процес проналажења оптималног скупа хиперпараметара за алгоритам учења. Ово је важно јер избор хиперпараметара може значајно утицати на перформансе модела. Уобичајене методе за подешавање хиперпараметара укључују:
1. Претрага по мрежи: Овај метод подразумева дефинисање скупа хиперпараметара и испробавање свих могућих комбинација. Иако је исцрпан, може бити рачунски скуп и дуготрајан.
2. Случајна претрага: Уместо да испробава све комбинације, случајна претрага насумично узоркује комбинације хиперпараметара из унапред дефинисаног простора. Овај метод је често ефикаснији од претраживања мреже и може пронаћи добре хиперпараметре са мање итерација.
3. Бајесова оптимизација: Ово је софистициранији метод који гради пробабилистички модел функције циља и користи га за одабир хиперпараметара који највише обећавају за процену. Он балансира истраживање и експлоатацију како би ефикасно пронашао оптималне хиперпараметре.
4. Хипербанд: Овај метод комбинује случајну претрагу са раним заустављањем. Почиње са много конфигурација и прогресивно сужава простор за претрагу тако што рано зауставља конфигурације са лошим перформансама.
Практични примери
Размотрите модел неуронске мреже за класификацију слика користећи ТенсорФлов оквир на Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг. Могу се узети у обзир следећи хиперпараметри:
1. Стопа учења: Типичан опсег може бити [0.001, 0.01, 0.1]. Оптимална вредност зависи од специфичног скупа података и архитектуре модела.
2. Величина серије: Уобичајене вредности укључују 32, 64 и 128. Избор зависи од расположивих рачунарских ресурса и величине скупа података.
3. Број епоха: Ово може да се креће од 10 до 100 или више, у зависности од тога колико брзо се модел приближава.
4. Стопа напуштања: Вредности као што су 0.2, 0.5 и 0.7 могу се тестирати да би се пронашао најбољи компромис између недовољне и претеране опреме.
5. Коефицијент регулације: За Л2 регуларизацију могу се узети у обзир вредности попут 0.0001, 0.001 и 0.01.
Утицај на перформансе модела
Утицај хиперпараметара на перформансе модела може бити дубок. На пример, неодговарајућа стопа учења може довести до тога да модел осцилује око минимума или да се превише споро конвергира. Слично томе, неадекватна величина серије може довести до бучних процена градијента, што утиче на стабилност процеса обуке. Параметри регуларизације су важни за контролу преоптерећења, посебно у сложеним моделима са много параметара.
Алати и оквири
Неколико алата и оквира олакшавају подешавање хиперпараметара. Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг пружа услуге као што је подешавање хиперпараметара АИ платформе, које аутоматизује претрагу оптималних хиперпараметара користећи Гоогле-ову инфраструктуру. Остали популарни оквири укључују:
1. Керас Тунер: Проширење за Керас које омогућава лаку оптимизацију хиперпараметара.
2. Оптуна: Софтверски оквир за аутоматизацију оптимизације хиперпараметара коришћењем ефикасних стратегија узорковања и смањења.
3. Сцикит-леарн ГридСеарцхЦВ и РандомизедСеарцхЦВ: Ово су једноставни, али моћни алати за подешавање хиперпараметара у моделима сцикит-леарн.
Најбоље праксе
1. Почните са грубом претрагом: Почните широком претрагом преко широког спектра хиперпараметара да бисте разумели њихов утицај на перформансе модела.
2. Прецизирајте претрагу: Када се идентификује регион који обећава, извршите финију претрагу унутар тог региона да бисте усавршили оптималне хиперпараметре.
3. Користите унакрсну валидацију: Користите унакрсну валидацију да бисте осигурали да се хиперпараметри добро генерализују на невидљиве податке.
4. Монитор за преоптерећење: Пазите на перформансе модела на подацима о валидацији да бисте рано открили преоптерећење.
5. Искористите аутоматизоване алате: Користите аутоматизоване алате за подешавање хиперпараметара да бисте уштедели време и рачунске ресурсе.
Хиперпараметри су фундаментални аспект машинског учења који захтева пажљиво разматрање и подешавање. Они управљају процесом обуке и структуром модела, значајно утичући на њихове перформансе и способности генерализације. Ефикасно подешавање хиперпараметара може довести до значајних побољшања у тачности и ефикасности модела, што га чини критичним кораком у току рада машинског учења.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је регуларизација?
- Да ли постоји тип обуке као модел вештачке интелигенције у коме се истовремено примењују и приступи учењу под надзором и без надзора?
- Како се учење одвија у системима машинског учења без надзора?
- Како користити Фасхион-МНИСТ скуп података у Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг/АИ платформи?
- Које врсте алгоритама за машинско учење постоје и како их изабрати?
- Када је језгро рачвано са подацима, а оригинал је приватан, да ли рачвано језгро може бити јавно и ако јесте, то није повреда приватности?
- Може ли се логика НЛГ модела користити у друге сврхе осим НЛГ, као што је предвиђање трговања?
- Које су неке детаљније фазе машинског учења?
- Да ли је ТенсорБоард најпрепоручљивији алат за визуелизацију модела?
- Приликом чишћења података, како се може осигурати да подаци нису пристрасни?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг