Da bismo postigli veću preciznost u našem modelu mašinskog učenja, postoji nekoliko hiperparametara sa kojima možemo eksperimentisati. Hiperparametri su podesivi parametri koji se postavljaju prije početka procesa učenja. Oni kontrolišu ponašanje algoritma učenja i imaju značajan uticaj na performanse modela.
Jedan važan hiperparametar koji treba uzeti u obzir je brzina učenja. Brzina učenja određuje veličinu koraka pri svakoj iteraciji algoritma učenja. Veća stopa učenja omogućava modelu da uči brže, ali može dovesti do prelaska 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 balansira između brzine konvergencije i tačnosti.
Još jedan hiperparametar za eksperimentiranje je veličina serije. Veličina serije određuje broj primjera obuke obrađenih u svakoj iteraciji algoritma učenja. Manja veličina serije može dati precizniju 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 raspoloživim računskim resursima.
Broj skrivenih jedinica u neuronskoj mreži je još jedan hiperparametar koji se može podesiti. Povećanje broja skrivenih jedinica može povećati kapacitet modela za učenje složenih obrazaca, ali može dovesti i do prekomjernog prilagođavanja ako nije pravilno regulirano. Suprotno tome, smanjenje broja skrivenih jedinica može pojednostaviti model, ali može dovesti do nedovoljne opreme. Važno je uspostaviti ravnotežu između složenosti modela i sposobnosti generalizacije.
Regularizacija je još jedna tehnika koja se može kontrolisati preko hiperparametara. Regularizacija pomaže u sprečavanju prekomerne opreme dodavanjem kaznenog člana funkciji gubitka. Snagu regularizacije kontrolira hiperparametar koji se naziva parametar regularizacije. Veći parametar regularizacije će rezultirati jednostavnijim modelom s manje prenamjene, ali može dovesti i do nedovoljnog prilagođavanja. Suprotno tome, niži parametar regularizacije omogućava modelu da se bliže uklopi u podatke obuke, ali može dovesti do prekomjernog prilagođavanja. Unakrsna validacija se može koristiti za pronalaženje optimalnog parametra regularizacije.
Izbor algoritma optimizacije je takođe važan hiperparametar. Gradijentno spuštanje je uobičajeni algoritam optimizacije, ali postoje varijacije kao što su stohastički gradijentni spuštanje (SGD), Adam i RMSprop. Svaki algoritam ima svoje hiperparametre koji se mogu podesiti, kao što su zamah i opadanje brzine učenja. Eksperimentisanje sa različitim algoritmima optimizacije i njihovim hiperparametrima može pomoći u poboljšanju performansi modela.
Pored ovih hiperparametara, drugi faktori koji se mogu istražiti uključuju arhitekturu mreže, korištene aktivacijske funkcije i inicijalizaciju parametara modela. Različite arhitekture, kao što su konvolucione neuronske mreže (CNN) ili rekurentne neuronske mreže (RNN), mogu biti pogodnije 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 algoritmu učenja da se brže konvergira i postigne bolju preciznost.
Postizanje veće tačnosti u našem modelu mašinskog učenja uključuje eksperimentisanje sa različitim hiperparametrima. Brzina učenja, veličina serije, broj skrivenih jedinica, parametar regularizacije, algoritam optimizacije, mrežna arhitektura, aktivacijske funkcije i inicijalizacija parametara su hiperparametri koji se mogu podesiti da poboljšaju performanse modela. Važno je pažljivo odabrati i prilagoditi ove hiperparametre kako bi se uspostavila ravnoteža između brzine konvergencije i tačnosti, kao i da bi se spriječilo prekomjerno ili nedovoljno uklapanje.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Šta je tekst u govor (TTS) i kako funkcioniše sa AI?
- Koja su ograničenja u radu s velikim skupovima podataka u mašinskom učenju?
- Može li mašinsko učenje pomoći u dijaloškom smislu?
- Šta je TensorFlow igralište?
- Šta zapravo znači veći skup podataka?
- Koji su neki primjeri hiperparametara algoritma?
- Šta je ansambl učenje?
- Što ako odabrani algoritam strojnog učenja nije prikladan i kako se može osigurati da odaberete pravi?
- Da li modelu mašinskog učenja treba nadzor tokom obuke?
- Koji su ključni parametri koji se koriste u algoritmima zasnovanim na neuronskim mrežama?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning