Kako bismo postigli veću točnost u našem modelu strojnog učenja, postoji nekoliko hiperparametara s kojima možemo eksperimentirati. Hiperparametri su podesivi parametri koji se postavljaju prije početka procesa učenja. Oni kontroliraju ponašanje algoritma učenja i imaju značajan utjecaj na performanse modela.
Jedan važan hiperparametar koji treba uzeti u obzir je stopa učenja. Brzina učenja određuje veličinu koraka pri svakoj iteraciji algoritma učenja. Veća stopa učenja omogućuje modelu da uči brže, ali može rezultirati prekoračenjem optimalnog rješenja. S druge strane, niža stopa učenja može dovesti do sporije konvergencije, ali može pomoći modelu da izbjegne prekoračenje. Ključno je pronaći optimalnu stopu učenja koja uravnotežuje kompromis između brzine konvergencije i točnosti.
Još jedan hiperparametar s kojim treba eksperimentirati je veličina serije. Veličina serije određuje broj primjera obuke koji se obrađuju u svakoj iteraciji algoritma učenja. Manja veličina serije može pružiti točniju procjenu gradijenta, ali može rezultirati sporijom konvergencijom. Suprotno tome, veća veličina serije može ubrzati proces učenja, ali može unijeti šum u procjenu gradijenta. Pronalaženje prave veličine serije ovisi o veličini skupa podataka i dostupnim računalnim resursima.
Broj skrivenih jedinica u neuronskoj mreži još je jedan hiperparametar koji se može podešavati. Povećanje broja skrivenih jedinica može povećati sposobnost modela da nauči složene obrasce, ali također može dovesti do prekomjernog prilagođavanja ako se ne regulira pravilno. Nasuprot tome, smanjenje broja skrivenih jedinica može pojednostaviti model, ali može rezultirati nedovoljnim uklapanjem. Važno je uspostaviti ravnotežu između složenosti modela i sposobnosti generalizacije.
Regulacija je još jedna tehnika koja se može kontrolirati preko hiperparametara. Regularizacija pomaže spriječiti prekomjerno opremanje dodavanjem kaznenog izraza funkciji gubitka. Snaga regularizacije kontrolira se hiperparametrom koji se naziva parametar regularizacije. Veći parametar regularizacije rezultirat će jednostavnijim modelom s manje prekomjernog uklapanja, ali također može dovesti do nedostatnog uklapanja. Nasuprot tome, niži parametar regulacije omogućuje modelu da bolje odgovara podacima o vježbanju, ali može rezultirati pretjeranim prilagođavanjem. Unakrsna provjera valjanosti može se koristiti za pronalaženje optimalnog parametra regularizacije.
Izbor optimizacijskog algoritma također je važan hiperparametar. Gradijentni spuštanje često je korišten optimizacijski algoritam, ali postoje varijacije kao što su stohastički gradijentni spust (SGD), Adam i RMSprop. Svaki algoritam ima vlastite hiperparametre koji se mogu podešavati, kao što su zamah i opadanje brzine učenja. Eksperimentiranje s različitim optimizacijskim algoritmima i njihovim hiperparametrima može pomoći u poboljšanju performansi modela.
Uz ove hiperparametre, drugi čimbenici koji se mogu istražiti uključuju mrežnu arhitekturu, korištene aktivacijske funkcije i inicijalizaciju parametara modela. Različite arhitekture, kao što su konvolucijske neuronske mreže (CNN) ili rekurentne neuronske mreže (RNN), mogu biti prikladnije za specifične zadatke. Odabir odgovarajućih aktivacijskih funkcija, kao što su ReLU ili sigmoid, također može utjecati na performanse modela. Pravilna inicijalizacija parametara modela može pomoći da algoritam učenja brže konvergira i postigne bolju točnost.
Postizanje veće točnosti u našem modelu strojnog učenja uključuje eksperimentiranje s različitim hiperparametrima. Brzina učenja, veličina serije, broj skrivenih jedinica, parametar regularizacije, algoritam optimizacije, mrežna arhitektura, funkcije aktivacije i inicijalizacija parametra sve su to hiperparametri koji se mogu podesiti kako bi se poboljšala izvedba modela. Važno je pažljivo odabrati i prilagoditi ove hiperparametre kako bi se postigla ravnoteža između brzine konvergencije i točnosti, kao i kako bi se spriječilo prekomjerno ili nedovoljno uklapanje.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Što je tekst u govor (TTS) i kako radi s umjetnom inteligencijom?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u strojnom učenju?
- Može li strojno učenje pomoći u dijalogu?
- Što je TensorFlow igralište?
- Što zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su primjeri hiperparametara algoritma?
- Što je učenje ansambla?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se možemo pobrinuti da odaberemo pravi?
- Treba li modelu strojnog učenja nadzor tijekom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima koji se temelje na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning