Milyen hiperparaméterekkel kísérletezhetünk, hogy nagyobb pontosságot érjünk el a modellünkben?
A gépi tanulási modellünk nagyobb pontosságának elérése érdekében számos hiperparaméterrel kísérletezhetünk. A hiperparaméterek állítható paraméterek, amelyeket a tanulási folyamat megkezdése előtt állítanak be. Ezek szabályozzák a tanulási algoritmus viselkedését, és jelentős hatással vannak a modell teljesítményére.
Az egyik fontos hiperparaméter, amelyet figyelembe kell venni, a tanulási sebesség. A tanulási sebesség határozza meg a lépések méretét a tanulási algoritmus minden iterációjában. A magasabb tanulási arány lehetővé teszi a modell számára, hogy gyorsabban tanuljon, de az optimális megoldás túllépését eredményezheti. Másrészt az alacsonyabb tanulási arány lassabb konvergenciához vezethet, de segíthet a modellnek elkerülni a túllövést. Fontos megtalálni az optimális tanulási sebességet, amely egyensúlyt teremt a konvergencia sebessége és a pontosság között.
Egy másik hiperparaméter, amellyel kísérletezni kell, a kötegméret. A köteg mérete határozza meg a tanulási algoritmus egyes iterációiban feldolgozott betanítási példák számát. A kisebb kötegméret pontosabb becslést adhat a gradiensről, de lassabb konvergenciát eredményezhet. Ezzel szemben a nagyobb kötegméret felgyorsíthatja a tanulási folyamatot, de zajt vihet be a gradiensbecslésbe. A megfelelő kötegméret megtalálása az adatkészlet méretétől és a rendelkezésre álló számítási erőforrásoktól függ.
Egy másik hangolható hiperparaméter a rejtett egységek száma egy neurális hálózatban. A rejtett egységek számának növelése növelheti a modell azon képességét, hogy megtanuljon bonyolult mintákat, de túlillesztéshez is vezethet, ha nincs megfelelően szabályos. Ezzel szemben a rejtett egységek számának csökkentése leegyszerűsítheti a modellt, de alul illesztést eredményezhet. Fontos megtalálni az egyensúlyt a modell összetettsége és az általánosító képesség között.
A szabályosítás egy másik technika, amely hiperparaméterekkel vezérelhető. A szabályszerűsítés segít megelőzni a túlillesztést azáltal, hogy a veszteségfüggvényhez kötbért ad hozzá. A regularizáció erősségét egy hiperparaméter, az úgynevezett regularizációs paraméter szabályozza. A magasabb rendszerezési paraméter egyszerűbb modellt eredményez, kevesebb túlillesztéssel, de alulillesztéshez is vezethet. Ezzel szemben az alacsonyabb regularizációs paraméter lehetővé teszi, hogy a modell jobban illeszkedjen a betanítási adatokhoz, de túlillesztést eredményezhet. A keresztellenőrzés segítségével megtalálhatjuk az optimális regularizációs paramétert.
Az optimalizáló algoritmus megválasztása szintén fontos hiperparaméter. A gradiens süllyedés egy általánosan használt optimalizálási algoritmus, de vannak változatai, például a sztochasztikus gradiens süllyedés (SGD), az Adam és az RMSprop. Minden algoritmusnak megvannak a saját, hangolható hiperparaméterei, mint például a lendület és a tanulási sebesség csökkenése. A különböző optimalizálási algoritmusokkal és azok hiperparamétereivel való kísérletezés segíthet a modell teljesítményének javításában.
Ezeken a hiperparamétereken kívül további feltárható tényezők közé tartozik a hálózati architektúra, a használt aktiválási funkciók és a modell paramétereinek inicializálása. Különböző architektúrák, például a konvolúciós neurális hálózatok (CNN-ek) vagy az ismétlődő neurális hálózatok (RNN-ek) alkalmasabbak lehetnek bizonyos feladatokra. A megfelelő aktiválási funkciók, például a ReLU vagy a sigmoid kiválasztása szintén befolyásolhatja a modell teljesítményét. A modell paramétereinek megfelelő inicializálása elősegítheti a tanulási algoritmus gyorsabb konvergálását és nagyobb pontosság elérését.
A gépi tanulási modellünkben a nagyobb pontosság elérése magában foglalja a különféle hiperparaméterekkel való kísérletezést. A tanulási sebesség, a köteg mérete, a rejtett egységek száma, a szabályosítási paraméter, az optimalizálási algoritmus, a hálózati architektúra, az aktiválási funkciók és a paraméterek inicializálása mind olyan hiperparaméterek, amelyek a modell teljesítményének javítása érdekében hangolhatók. Fontos ezeket a hiperparamétereket gondosan kiválasztani és beállítani, hogy egyensúlyt teremtsünk a konvergencia sebessége és pontossága között, valamint elkerüljük a túl- vagy alulillesztést.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hogyan váltják fel a Keras modellek a TensorFlow becslőket?
- Hogyan konfigurálható egy adott Python környezet Jupyter notebookdal?
- Hogyan kell használni a TensorFlow Serving-et?
- Mi az a Classifier.export_saved_model és hogyan kell használni?
- Miért használják gyakran a regressziót prediktorként?
- Relevánsak-e a Lagrange-szorzók és a kvadratikus programozási technikák a gépi tanulásban?
- Alkalmazható-e egynél több modell a gépi tanulási folyamat során?
- Képes-e a gépi tanulás a forgatókönyvtől függően kiválasztani a használandó algoritmust?
- Mi a legegyszerűbb módja a legalapvetőbb didaktikus MI-modell betanításának és telepítésének a Google AI Platformon egy ingyenes próbaverzió/próbaverzió és egy grafikus felhasználói felületű konzol segítségével, lépésről lépésre egy teljesen kezdő számára, programozási háttérrel nem?
- Hogyan lehet gyakorlatilag betanítani és telepíteni egy egyszerű AI-modellt a Google Cloud AI Platformon a GCP konzol grafikus felületén keresztül egy lépésről lépésre bemutató útmutatóban?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben