Saavuttaaksemme koneoppimismallimme tarkkuuden, voimme kokeilla useita hyperparametreja. Hyperparametrit ovat säädettäviä parametreja, jotka asetetaan ennen oppimisprosessin alkamista. Ne ohjaavat oppimisalgoritmin käyttäytymistä ja vaikuttavat merkittävästi mallin suorituskykyyn.
Yksi tärkeä huomioitava hyperparametri on oppimisnopeus. Oppimisnopeus määrittää askelkoon oppimisalgoritmin jokaisessa iteraatiossa. Korkeampi oppimisnopeus mahdollistaa mallin oppimisen nopeammin, mutta se voi johtaa optimaalisen ratkaisun ylitykseen. Toisaalta alempi oppimisnopeus voi johtaa hitaampaan konvergenssiin, mutta voi auttaa mallia välttämään ylilyöntejä. On ratkaisevan tärkeää löytää optimaalinen oppimisnopeus, joka tasapainottaa konvergenssin nopeuden ja tarkkuuden välisen kompromissin.
Toinen kokeiltava hyperparametri on eräkoko. Erän koko määrittää jokaisessa oppimisalgoritmin iteraatiossa käsiteltyjen opetusesimerkkien määrän. Pienempi eräkoko voi antaa tarkemman arvion gradientista, mutta se voi johtaa hitaampaan konvergenssiin. Sitä vastoin suurempi eräkoko voi nopeuttaa oppimisprosessia, mutta saattaa aiheuttaa kohinaa gradienttiarvioon. Oikean eräkoon löytäminen riippuu tietojoukon koosta ja käytettävissä olevista laskentaresursseista.
Piilotettujen yksiköiden määrä neuroverkossa on toinen hyperparametri, jota voidaan virittää. Piilotettujen yksiköiden määrän lisääminen voi lisätä mallin kykyä oppia monimutkaisia malleja, mutta se voi myös johtaa ylisovitukseen, jos sitä ei säädetä kunnolla. Päinvastoin piilotettujen yksiköiden määrän vähentäminen voi yksinkertaistaa mallia, mutta voi johtaa aliasennukseen. On tärkeää löytää tasapaino mallin monimutkaisuuden ja yleistyskyvyn välillä.
Regularisointi on toinen tekniikka, jota voidaan ohjata hyperparametrien avulla. Regularisointi auttaa estämään yliasennusta lisäämällä tappiofunktioon sakkoehdon. Regulaation voimakkuutta ohjataan hyperparametrilla, jota kutsutaan regularisointiparametriksi. Korkeampi regularisointiparametri johtaa yksinkertaisempaan malliin, jossa on vähemmän ylisovitusta, mutta se voi myös johtaa aliasennukseen. Päinvastoin, pienempi regularisointiparametri mahdollistaa mallin sovituksen harjoitusdataan tarkemmin, mutta voi johtaa ylisovitukseen. Ristivalidointia voidaan käyttää optimaalisen regularisointiparametrin löytämiseen.
Optimointialgoritmin valinta on myös tärkeä hyperparametri. Gradientin laskeutuminen on yleisesti käytetty optimointialgoritmi, mutta siitä on olemassa muunnelmia, kuten stokastinen gradienttilasku (SGD), Adam ja RMSprop. Jokaisella algoritmilla on omat hyperparametrinsa, joita voidaan virittää, kuten liikemäärä ja oppimisnopeuden vaimeneminen. Erilaisten optimointialgoritmien ja niiden hyperparametrien kokeileminen voi auttaa parantamaan mallin suorituskykyä.
Näiden hyperparametrien lisäksi muita tutkittavia tekijöitä ovat verkkoarkkitehtuuri, käytetyt aktivointitoiminnot ja mallin parametrien alustus. Erilaiset arkkitehtuurit, kuten konvoluutiohermoverkot (CNN) tai toistuvat hermoverkot (RNN:t), voivat olla sopivampia tiettyihin tehtäviin. Sopivien aktivointitoimintojen, kuten ReLU tai sigmoid, valitseminen voi myös vaikuttaa mallin suorituskykyyn. Mallin parametrien oikea alustus voi auttaa oppimisalgoritmia konvergoimaan nopeammin ja saavuttamaan paremman tarkkuuden.
Suuremman tarkkuuden saavuttaminen koneoppimismallissamme edellyttää erilaisten hyperparametrien kokeilua. Oppimisnopeus, eräkoko, piilotettujen yksiköiden määrä, regularisointiparametri, optimointialgoritmi, verkkoarkkitehtuuri, aktivointitoiminnot ja parametrien alustus ovat kaikki hyperparametreja, joita voidaan säätää mallin suorituskyvyn parantamiseksi. On tärkeää valita ja säätää nämä hyperparametrit huolellisesti, jotta saavutetaan tasapaino konvergenssinopeuden ja tarkkuuden välillä sekä estetään yli- tai alisovitus.
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