Hvilke hyperparametre bruges i maskinlæring?
Inden for maskinlæringsdomæne, især ved brug af platforme som Google Cloud Machine Learning, er forståelse af hyperparametre vigtig for udvikling og optimering af modeller. Hyperparametre er indstillinger eller konfigurationer uden for modellen, som dikterer indlæringsprocessen og påvirker ydeevnen af maskinlæringsalgoritmerne. I modsætning til modelparametre, som læres fra dataene under træningsprocessen, indstilles hyperparametre før træningsstart og forbliver konstante hele vejen igennem.
Hyperparametre kan bredt kategoriseres i flere typer baseret på deres rolle og funktion i maskinlæringspipelinen. Disse kategorier omfatter modelhyperparametre, optimeringshyperparametre og databehandlingshyperparametre. Hver type spiller en særskilt rolle i at forme, hvordan en model lærer af data og generaliserer til nye, usete data.
Model Hyperparametre
1. Arkitektur Hyperparametre: Disse definerer modellens struktur. I neurale netværk, for eksempel, inkluderer arkitekturhyperparametre antallet af lag, antallet af noder pr. lag og typen af anvendte aktiveringsfunktioner. For eksempel kan et dybt neuralt netværk have hyperparametre, der angiver tre skjulte lag med henholdsvis 128, 64 og 32 noder og ReLU (Rectified Linear Unit) som aktiveringsfunktionen.
2. Reguleringshyperparametre: Regulariseringsteknikker anvendes til at forhindre overtilpasning, som opstår, når en model lærer støj i træningsdataene i stedet for det underliggende mønster. Almindelige regulariseringshyperparametre inkluderer L1- og L2-regulariseringskoefficienterne. Disse koefficienter styrer den straf, der anvendes på store vægte i modellen. For eksempel vil indstilling af en højere L2-regulariseringskoefficient straffe store vægte mere, og dermed tilskynde modellen til at opretholde mindre vægte og potentielt forbedre generaliseringen.
3. Frafaldsrate: I neurale netværk er dropout en regulariseringsteknik, hvor tilfældigt udvalgte neuroner ignoreres under træning. Frafaldsraten er en hyperparameter, der specificerer den del af neuroner, der skal falde under hver træningsiteration. En frafaldsrate på 0.5 betyder, at 50 % af neuronerne falder tilfældigt i hver iteration, hvilket hjælper med at reducere overfitting.
Optimeringshyperparametre
1. Indlæringshastighed: Dette er måske en af de mest kritiske hyperparametre til træning af neurale netværk. Indlæringshastigheden bestemmer størrelsen af de skridt, der tages mod et minimum af tabsfunktionen. En høj indlæringshastighed kan få modellen til at konvergere for hurtigt til en suboptimal løsning, mens en lav indlæringshastighed kan gøre træningsprocessen for langsom eller hænge fast i lokale minima.
2. Batch størrelse: Denne hyperparameter definerer antallet af træningsprøver, der bruges i én iteration af træningsprocessen. Mindre batchstørrelser kan føre til et mere nøjagtigt estimat af gradienten, men kan øge den tid, der kræves for at fuldføre en epoke. Omvendt kan større batchstørrelser fremskynde træningen, men kan føre til mindre præcise modeller.
3. momentum: Brugt i optimeringsalgoritmer såsom Stokastisk Gradient Descent med momentum, hjælper denne hyperparameter med at accelerere gradientvektorerne i den rigtige retning, hvilket fører til hurtigere konvergering. Det hjælper med at udjævne svingningerne i optimeringsstien.
4. Antal epoker: Denne hyperparameter definerer antallet af komplette gennemløb gennem træningsdatasættet. Et højere antal epoker giver normalt modellen flere muligheder for at lære af dataene, men det kan også øge risikoen for overfitting.
Databehandling hyperparametre
1. Funktionsskalering: Før du træner en model, skal funktioner ofte skaleres. Hyperparametre relateret til funktionsskalering omfatter valget af skaleringsmetode, såsom Min-Max-skalering eller Standardisering. Dette valg kan væsentligt påvirke modellens ydeevne, især for algoritmer, der er følsomme over for funktionsskalering, såsom Support Vector Machines og K-Means-klyngning.
2. Dataforøgelsesparametre: I billedbehandlingsopgaver bruges dataforøgelse til kunstigt at udvide størrelsen af et træningsdatasæt ved at skabe modificerede versioner af billeder i datasættet. Hyperparametre her inkluderer de anvendte transformationstyper, såsom rotation, translation, vending og zoom, og sandsynligheden for, at hver transformation bliver anvendt.
3. Prøveudtagningsmetoder: I tilfælde, hvor data er ubalancerede, kan teknikker såsom oversampling af minoritetsklassen eller undersampling af majoritetsklassen anvendes. Hyperparametrene her inkluderer forholdet mellem minoritets- og majoritetsklasseprøver.
Tuning af hyperparameter
Processen med at vælge de optimale hyperparametre er kendt som hyperparameterjustering. Dette er et kritisk trin, da valget af hyperparametre kan påvirke modellens ydeevne betydeligt. Almindelige metoder til justering af hyperparameter inkluderer:
1. Netsøgning: Denne metode involverer at definere et gitter af hyperparameterværdier og udtømmende prøve hver kombination. Selvom det er enkelt, kan gittersøgning være beregningsmæssigt dyrt, især med et stort antal hyperparametre.
2. Tilfældig søgning: I stedet for at prøve alle mulige kombinationer, vælger tilfældig søgning tilfældige kombinationer af hyperparametre. Denne tilgang er ofte mere effektiv end gittersøgning og kan føre til bedre resultater, især når kun nogle få hyperparametre har indflydelse.
3. Bayesiansk optimering: Dette er en mere sofistikeret tilgang, der modellerer hyperparametrenes ydeevne som en probabilistisk funktion og søger at finde det bedste sæt hyperparametre ved at balancere udforskning og udnyttelse.
4. Automatiseret maskinlæring (AutoML): Platforme som Google Cloud AutoML bruger avancerede algoritmer til automatisk at søge efter de bedste hyperparametre. Dette kan spare tid og ressourcer, især for praktikere, der måske ikke har dyb ekspertise i maskinlæring.
Praktiske eksempler
Overvej et scenario, hvor man træner et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) til billedklassificering ved hjælp af Google Cloud Machine Learning. Hyperparametrene kan omfatte:
– Antal foldningslag og deres respektive filterstørrelser, som er arkitekturhyperparametre.
– Indlæringshastighed og batchstørrelse, som er optimeringshyperparametre.
– Dataforøgelsesteknikker såsom rotation og flipping, som er databehandlingshyperparametre.
Ved systematisk at tune disse hyperparametre kan man forbedre modellens nøjagtighed og generaliseringsevner markant.
I et andet eksempel, når du bruger en beslutningstræklassifikator, kan hyperparametre omfatte træets maksimale dybde, det mindste antal prøver, der kræves for at opdele en knude, og kriteriet, der bruges til opdeling. Hver af disse hyperparametre kan påvirke kompleksiteten af modellen og dens evne til at generalisere.
I bund og grund er hyperparametre grundlæggende for maskinlæringsprocessen, hvilket påvirker både effektiviteten og effektiviteten af modeltræningen. Deres omhyggelige udvælgelse og tuning kan føre til modeller, der ikke kun klarer sig godt på træningsdata, men som også generaliserer effektivt til nye, usete data.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Kan mere end én model anvendes under maskinlæringsprocessen?
- Kan maskinlæring tilpasse, hvilken algoritme der skal bruges, afhængigt af et scenarie?
- Hvad er den enkleste vej til den mest grundlæggende didaktiske AI-modeltræning og implementering på Google AI Platform ved hjælp af et gratis niveau/prøveversion med en GUI-konsol trin for trin for en absolut nybegynder uden programmeringsbaggrund?
- Hvordan træner og implementerer man en simpel AI-model i Google Cloud AI Platform via GCP-konsollens grafiske brugergrænseflade i en trin-for-trin-vejledning?
- Hvad er den enkleste trinvise procedure til at øve sig i distribueret AI-modeltræning i Google Cloud?
- Hvad er den første model, man kan arbejde med, med nogle praktiske forslag til at begynde med?
- Er algoritmerne og forudsigelserne baseret på input fra den menneskelige side?
- Hvad er de vigtigste krav og de enkleste metoder til at oprette en model for naturlig sprogbehandling? Hvordan kan man oprette en sådan model ved hjælp af tilgængelige værktøjer?
- Kræver brugen af disse værktøjer et månedligt eller årligt abonnement, eller er der en vis mængde gratis brug?
- Hvad er en epoke i forbindelse med træningsmodelparametre?
Se flere spørgsmål og svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning