A kötegméret, a korszak és az adatkészlet mérete valóban kulcsfontosságú szempont a gépi tanulásban, és általában hiperparamétereknek nevezik. Ennek a fogalomnak a megértéséhez vizsgáljuk meg az egyes kifejezéseket külön-külön.
Csomó méret:
A kötegméret egy hiperparaméter, amely meghatározza a feldolgozott minták számát, mielőtt a modell súlyait frissítik a képzés során. Jelentős szerepet játszik a tanulási folyamat sebességének és stabilitásának meghatározásában. A kisebb tételméret több frissítést tesz lehetővé a modell súlyaiban, ami gyorsabb konvergenciát eredményez. Ez azonban zajt is bevezethet a tanulási folyamatba. Másrészt a nagyobb kötegméret stabilabb becslést ad a gradiensre vonatkozóan, de lelassíthatja a betanítási folyamatot.
Például a sztochasztikus gradiens süllyedésben (SGD) az 1-es kötegméretet tiszta SGD-nek nevezik, ahol a modell minden egyes minta feldolgozása után frissíti a súlyait. Ezzel szemben a betanítási adatkészlet méretével megegyező kötegméretet kötegelt gradiens süllyedésnek nevezik, ahol a modell korszakonként egyszer frissíti súlyait.
Korszak:
Az epocha egy másik hiperparaméter, amely meghatározza, hogy a teljes adatkészlet hányszor kerüljön előre és hátra a neurális hálózaton keresztül a képzés során. Egy modell több korszakra való betanítása lehetővé teszi az adatok összetett mintáinak megtanulását a súlyok iteratív módosításával. A túl sok korszakon át tartó képzés azonban túlillesztéshez vezethet, ahol a modell jól teljesít a betanítási adatokon, de nem tud általánosítani a nem látott adatokra.
Például, ha egy adatkészlet 1,000 mintából áll, és a modell 10 korszakra van betanítva, ez azt jelenti, hogy a modell a teljes adatkészletet 10 alkalommal látta a betanítási folyamat során.
Adatkészlet mérete:
Az adatkészlet mérete a gépi tanulási modell betanításához rendelkezésre álló minták számát jelenti. Ez egy kritikus tényező, amely közvetlenül befolyásolja a modell teljesítményét és általánosító képességét. A nagyobb adatkészlet-méret gyakran jobb modellteljesítményhez vezet, mivel változatosabb példákat kínál a modell számára, amelyekből tanulhat. A nagy adatkészletekkel végzett munka azonban növelheti a számítási erőforrásokat és a képzéshez szükséges időt is.
A gyakorlatban elengedhetetlen egyensúlyt teremteni az adatkészlet mérete és a modell összetettsége között, hogy elkerüljük a túl- vagy alulillesztést. Az olyan technikák, mint az adatbővítés és a rendszeresítés, használhatók a korlátozott adatkészletek maximális kihasználására.
A kötegméret, az epocha és az adatkészlet mérete mind olyan hiperparaméterek a gépi tanulásban, amelyek jelentősen befolyásolják a betanítási folyamatot és a modell végső teljesítményét. E hiperparaméterek hatékony beállításának megértése kulcsfontosságú a robusztus és pontos gépi tanulási modellek felépítéséhez.
További friss kérdések és válaszok ezzel kapcsolatban EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mi az a szövegfelolvasó (TTS), és hogyan működik az AI-val?
- Milyen korlátai vannak a nagy adatkészletekkel való munkavégzésnek a gépi tanulásban?
- A gépi tanulás segíthet némi párbeszédben?
- Mi az a TensorFlow játszótér?
- Mit jelent valójában egy nagyobb adatkészlet?
- Milyen példák vannak az algoritmus hiperparamétereire?
- Mi az az együttes tanulás?
- Mi a teendő, ha a kiválasztott gépi tanulási algoritmus nem megfelelő, és hogyan lehet biztosan a megfelelőt kiválasztani?
- Egy gépi tanulási modellnek szüksége van felügyeletre a képzés során?
- Melyek a neurális hálózat alapú algoritmusok legfontosabb paraméterei?
További kérdések és válaszok az EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningben