U domenu mašinskog učenja, hiperparametri igraju ključnu ulogu u određivanju performansi i ponašanja algoritma. Hiperparametri su parametri koji se postavljaju prije početka procesa učenja. Ne uče se tokom obuke; umjesto toga, oni kontroliraju sam proces učenja. Nasuprot tome, parametri modela se uče tokom treninga, kao što su težine u neuronskoj mreži.
Udubimo se u neke primjere hiperparametara koji se obično nalaze u algoritmima za strojno učenje:
1. Stopa učenja (α): Brzina učenja je hiperparametar koji kontrolira koliko prilagođavamo težine naše mreže s obzirom na gradijent gubitka. Visoka stopa učenja može dovesti do prekoračenja, pri čemu parametri modela jako fluktuiraju, dok niska stopa učenja može uzrokovati sporu konvergenciju.
2. Broj skrivenih jedinica/slojeva: U neuronskim mrežama, broj skrivenih jedinica i slojeva su hiperparametri koji određuju složenost modela. Više skrivenih jedinica ili slojeva može uhvatiti složenije obrasce, ali također može dovesti do prenamjene.
3. Funkcija aktivacije: Izbor funkcije aktivacije, kao što je ReLU (Rectified Linear Unit) ili Sigmoid, je hiperparametar koji utječe na nelinearnost modela. Različite funkcije aktivacije imaju različita svojstva i mogu utjecati na brzinu učenja i performanse modela.
4. Veličina serije: Veličina serije je broj primjera obuke koji se koriste u jednoj iteraciji. To je hiperparametar koji utječe na brzinu i stabilnost treninga. Veće veličine serija mogu ubrzati obuku, ali mogu rezultirati manje preciznim ažuriranjima, dok manje veličine serije mogu pružiti preciznija ažuriranja, ali sa sporijom obukom.
5. Snaga regulacije: Regularizacija je tehnika koja se koristi za sprječavanje prekomjernog uklapanja dodavanjem kaznenog člana funkciji gubitka. Snaga regularizacije, kao što je λ u L2 regularizaciji, je hiperparametar koji kontrolira utjecaj termina regularizacije na ukupan gubitak.
6. Stopa napuštanja: Ispadanje je tehnika regularizacije u kojoj se nasumično odabrani neuroni zanemaruju tokom treninga. Stopa napuštanja je hiperparametar koji određuje vjerovatnoću ispadanja neurona. Pomaže u sprečavanju prekomerne opreme uvođenjem buke tokom treninga.
7. Veličina kernela: U konvolucijskim neuronskim mrežama (CNN), veličina kernela je hiperparametar koji definira veličinu filtera primijenjenog na ulazne podatke. Različite veličine kernela hvataju različite nivoe detalja u ulaznim podacima.
8. Broj stabala (u nasumičnoj šumi): U metodama ansambla kao što je slučajna šuma, broj stabala je hiperparametar koji određuje broj stabala odlučivanja u šumi. Povećanje broja stabala može poboljšati performanse, ali i povećati troškove računanja.
9. C in Support Vector Machines (SVM): U SVM-u, C je hiperparametar koji kontroliše kompromis između glatke granice odluke i ispravnog klasifikovanja tačaka obuke. Veća vrijednost C vodi do složenije granice odluke.
10. Broj klastera (u K-srednjacima): U algoritmima za grupisanje kao što je K-Means, broj klastera je hiperparametar koji definira broj klastera koje algoritam treba identificirati u podacima. Odabir pravog broja klastera je ključan za smislene rezultate klasteriranja.
Ovi primjeri ilustriraju raznoliku prirodu hiperparametara u algoritmima mašinskog učenja. Podešavanje hiperparametara je kritičan korak u toku rada mašinskog učenja radi optimizacije performansi modela i generalizacije. Pretraživanje mreže, slučajna pretraga i Bayesova optimizacija uobičajene su tehnike koje se koriste za pronalaženje najboljeg skupa hiperparametara za dati problem.
Hiperparametri su bitne komponente u algoritmima mašinskog učenja koje utiču na ponašanje i performanse modela. Razumijevanje uloge hiperparametara i kako ih efikasno podesiti je ključno za razvoj uspješnih modela mašinskog učenja.
Ostala nedavna pitanja i odgovori u vezi EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Tekst u govor
- 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?
- 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?
- Šta je TensorBoard?
Pogledajte više pitanja i odgovora u EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Više pitanja i odgovora:
- Polje: Umjetna inteligencija
- program: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (idite na program sertifikacije)
- Lekcija: Uvod (idi na srodnu lekciju)
- Tema: Šta je mašinsko učenje (idi na srodnu temu)