هنگام کار با تعداد زیادی از ترکیبهای مدل ممکن در زمینه هوش مصنوعی – یادگیری عمیق با پایتون، تنسورفلو و کراس – TensorBoard – بهینهسازی با TensorBoard، سادهسازی فرآیند بهینهسازی برای اطمینان از آزمایش کارآمد و انتخاب مدل ضروری است. در این پاسخ، تکنیکها و استراتژیهای مختلفی را که میتوان برای رسیدن به این هدف به کار گرفت، بررسی خواهیم کرد.
1. جستجوی شبکه:
Grid Search یک تکنیک محبوب برای بهینه سازی هایپرپارامتر است. این شامل تعریف شبکه ای از مقادیر فراپارامتر ممکن و جستجوی جامع در میان تمام ترکیبات ممکن است. این رویکرد به ما اجازه میدهد تا پیکربندی هر مدل را ارزیابی کرده و بهترین عملکرد را انتخاب کنیم. اگرچه Grid Search می تواند از نظر محاسباتی گران باشد، اما برای فضاهای فراپارامتری کوچکتر مناسب است.
مثال:
python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC parameters = {'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [1, 10]} svm = SVC() grid_search = GridSearchCV(svm, parameters) grid_search.fit(X_train, y_train)
2. جستجوی تصادفی:
جستجوی تصادفی جایگزینی برای جستجوی شبکه ای است که رویکرد کارآمدتری را برای بهینه سازی هایپرپارامتر ارائه می دهد. به جای جستجوی همه جانبه در میان همه ترکیب ها، جستجوی تصادفی به صورت تصادفی زیرمجموعه ای از تنظیمات فراپارامتر را برای ارزیابی انتخاب می کند. این تکنیک به ویژه زمانی مفید است که فضای فراپارامتر بزرگ باشد، زیرا امکان کاوش متمرکزتر در فضای جستجو را فراهم می کند.
مثال:
python from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from scipy.stats import randint as sp_randint param_dist = {"max_depth": [3, None], "max_features": sp_randint(1, 11), "min_samples_split": sp_randint(2, 11), "bootstrap": [True, False], "criterion": ["gini", "entropy"]} random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(n_estimators=20), param_distributions=param_dist, n_iter=10) random_search.fit(X_train, y_train)
3. بهینه سازی بیزی:
بهینهسازی بیزی یک تکنیک بهینهسازی مبتنی بر مدل متوالی است که از استنتاج بیزی برای جستجوی کارآمد مجموعه بهینه فراپارامترها استفاده میکند. این رویکرد یک مدل احتمالی از تابع هدف می سازد و از آن برای انتخاب ابرپارامترهای امیدوارکننده برای ارزیابی استفاده می کند. با بهروزرسانی مکرر مدل بر اساس نتایج مشاهدهشده، بهینهسازی بیزی بر کاوش امیدوارکنندهترین مناطق فضای جستجو تمرکز میکند که منجر به همگرایی سریعتر میشود.
مثال:
python from skopt import BayesSearchCV from sklearn.svm import SVC opt = BayesSearchCV(SVC(), {"C": (1e-6, 1e+6, "log-uniform"), "gamma": (1e-6, 1e+1, "log-uniform"), "degree": (1, 8), "kernel": ["linear", "poly", "rbf"]}) opt.fit(X_train, y_train)
4. تنظیم خودکار فراپارامتر:
تکنیکهای تنظیم خودکار Hyperparameter، مانند AutoML، رویکرد سادهتری را برای بهینهسازی هایپرپارامتر ارائه میدهد. این ابزارها از الگوریتم های پیشرفته برای جستجوی خودکار بهترین هایپرپارامترها استفاده می کنند که اغلب استراتژی های بهینه سازی متعدد را با هم ترکیب می کنند. آنها می توانند فرآیند بهینه سازی را به طور قابل توجهی ساده کنند، به خصوص برای مدل های پیچیده و فضاهای ابرپارامتری بزرگ.
مثال:
python from autokeras import StructuredDataClassifier clf = StructuredDataClassifier(max_trials=10) clf.fit(X_train, y_train)
5. موازی سازی و محاسبات توزیع شده:
هنگامی که با تعداد زیادی ترکیب مدل سروکار دارید، موازی سازی و محاسبات توزیع شده می تواند به طور قابل توجهی روند بهینه سازی را سرعت بخشد. با استفاده از منابع محاسباتی متعدد، مانند پردازندههای گرافیکی یا مجموعهای از ماشینها، میتوان چندین مدل را به طور همزمان ارزیابی کرد. این رویکرد زمان کلی بهینهسازی را کاهش میدهد و امکان کاوش گستردهتر در فضای فراپارامتر را فراهم میکند.
مثال:
python import multiprocessing def evaluate_model(parameters): # Model evaluation code goes here pool = multiprocessing.Pool(processes=4) results = pool.map(evaluate_model, parameter_combinations)
هنگام کار با تعداد زیادی ترکیب مدل ممکن، ساده کردن فرآیند بهینه سازی برای اطمینان از کارایی بسیار مهم است. تکنیکهایی مانند جستجوی شبکهای، جستجوی تصادفی، بهینهسازی بیزی، تنظیم خودکار فراپارامتر و موازیسازی همگی میتوانند به سادهسازی فرآیند بهینهسازی و بهبود عملکرد کلی مدلها کمک کنند.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/DLPTFK یادگیری عمیق با Python ، TensorFlow و Keras:
- نقش لایه کاملاً متصل در CNN چیست؟
- چگونه داده ها را برای آموزش یک مدل CNN آماده کنیم؟
- هدف از پس انتشار در آموزش CNN چیست؟
- چگونه ادغام به کاهش ابعاد نقشه های ویژگی کمک می کند؟
- مراحل اساسی درگیر در شبکه های عصبی کانولوشن (CNN) چیست؟
- هدف از استفاده از کتابخانه "ترشی" در یادگیری عمیق چیست و چگونه می توان داده های آموزشی را با استفاده از آن ذخیره و بارگذاری کرد؟
- چگونه می توانید داده های آموزشی را به هم بزنید تا از یادگیری الگوهای مدل بر اساس ترتیب نمونه جلوگیری کنید؟
- چرا تعادل مجموعه داده آموزشی در یادگیری عمیق مهم است؟
- چگونه می توانید اندازه تصاویر را در یادگیری عمیق با استفاده از کتابخانه cv2 تغییر دهید؟
- کتابخانه های لازم برای بارگیری و پیش پردازش داده ها در یادگیری عمیق با استفاده از Python، TensorFlow و Keras چیست؟
مشاهده سوالات و پاسخ های بیشتر در آموزش عمیق EITC/AI/DLPTFK با پایتون، تنسورفلو و کراس