Eräkoko, aikakausi ja tietojoukon koko ovat todellakin tärkeitä näkökohtia koneoppimisessa, ja niitä kutsutaan yleisesti hyperparametreiksi. Ymmärtääksemme tämän käsitteen, syvennytään jokaiseen termiin erikseen.
Erän koko:
Eräkoko on hyperparametri, joka määrittää käsiteltyjen näytteiden määrän ennen kuin mallin painot päivitetään harjoituksen aikana. Sillä on merkittävä rooli oppimisprosessin nopeuden ja vakauden määrittämisessä. Pienempi eräkoko mahdollistaa enemmän päivityksiä mallin painoihin, mikä johtaa nopeampaan lähentymiseen. Tämä voi kuitenkin myös lisätä melua oppimisprosessiin. Toisaalta suurempi eräkoko antaa vakaamman arvion gradientista, mutta voi hidastaa koulutusprosessia.
Esimerkiksi stokastisessa gradienttilaskeutumisessa (SGD) eräkoko 1 tunnetaan puhtaana SGD:nä, jossa malli päivittää painonsa jokaisen yksittäisen näytteen käsittelyn jälkeen. Sitä vastoin harjoitustietojoukon kokoa vastaava erän koko tunnetaan erägradientin laskeutumisena, jossa malli päivittää painonsa kerran epookkia kohden.
epookki:
Epokki on toinen hyperparametri, joka määrittää, kuinka monta kertaa koko tietojoukko välitetään eteenpäin ja taaksepäin hermoverkon läpi harjoituksen aikana. Mallin kouluttaminen useille aikakausille mahdollistaa sen, että se oppii monimutkaisia kuvioita tiedoissa säätämällä painoja iteratiivisesti. Liian monen aikakauden harjoittelu voi kuitenkin johtaa ylisovitukseen, jossa malli toimii hyvin harjoitusdatalla, mutta ei yleisty näkemättömään dataan.
Esimerkiksi, jos tietojoukko koostuu 1,000 näytteestä ja mallia on harjoiteltu 10 aikakaudelle, se tarkoittaa, että malli on nähnyt koko tietojoukon 10 kertaa koulutusprosessin aikana.
Tietojoukon koko:
Tietojoukon koko viittaa koneoppimismallin koulutukseen käytettävissä olevien näytteiden määrään. Se on kriittinen tekijä, joka vaikuttaa suoraan mallin suorituskykyyn ja yleistyskykyyn. Suurempi tietojoukon koko johtaa usein parempaan mallin suorituskykyyn, koska se tarjoaa mallille monipuolisempia esimerkkejä. Kuitenkin suurten tietokokonaisuuksien kanssa työskentely voi myös lisätä koulutukseen tarvittavaa laskennallista resurssia ja aikaa.
Käytännössä on olennaista löytää tasapaino tietojoukon koon ja mallin monimutkaisuuden välillä, jotta vältetään yli- tai alisovitus. Tietojen lisäämisen ja regularisoinnin kaltaisia tekniikoita voidaan käyttää, jotta rajoitetuista tietojoukoista saadaan mahdollisimman paljon irti.
Eräkoko, aikakausi ja tietojoukon koko ovat kaikki koneoppimisen hyperparametreja, jotka vaikuttavat merkittävästi koulutusprosessiin ja mallin lopulliseen suorituskykyyn. Näiden hyperparametrien tehokkaan säätämisen ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää luotaessa vankkoja ja tarkkoja koneoppimismalleja.
Muita viimeaikaisia kysymyksiä ja vastauksia liittyen EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Mikä on teksti puheeksi (TTS) ja miten se toimii tekoälyn kanssa?
- Mitä rajoituksia suurten tietojoukkojen kanssa työskentelyssä on koneoppimisessa?
- Voiko koneoppiminen auttaa dialogia?
- Mikä on TensorFlow-leikkipaikka?
- Mitä suurempi tietojoukko oikeastaan tarkoittaa?
- Mitkä ovat esimerkkejä algoritmin hyperparametreistä?
- Mitä on ansamble-oppiminen?
- Entä jos valittu koneoppimisalgoritmi ei sovi ja miten voidaan varmistaa, että valitaan oikea?
- Tarvitseeko koneoppimismalli valvontaa koulutuksensa aikana?
- Mitä avainparametreja käytetään neuroverkkopohjaisissa algoritmeissa?
Katso lisää kysymyksiä ja vastauksia EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learningissä