اندازه دسته، دوره و اندازه مجموعه در واقع جنبههای حیاتی در یادگیری ماشین هستند و معمولاً به عنوان فراپارامترها شناخته میشوند. برای درک این مفهوم، اجازه دهید هر اصطلاح را جداگانه بررسی کنیم.
اندازه دسته:
اندازه دسته یک فراپارامتر است که تعداد نمونههای پردازش شده را قبل از بهروزرسانی وزنهای مدل در طول آموزش مشخص میکند. نقش مهمی در تعیین سرعت و ثبات فرآیند یادگیری دارد. اندازه دسته کوچکتر امکان به روز رسانی بیشتر وزن مدل را فراهم می کند که منجر به همگرایی سریعتر می شود. با این حال، این می تواند نویز را نیز به فرآیند یادگیری وارد کند. از سوی دیگر، اندازه دسته بزرگتر تخمین پایدارتری از گرادیان ارائه می دهد اما می تواند روند آموزش را کند کند.
به عنوان مثال، در نزول گرادیان تصادفی (SGD)، اندازه دسته 1 به عنوان SGD خالص شناخته می شود، که در آن مدل پس از پردازش هر نمونه، وزن های خود را به روز می کند. برعکس، اندازه دسته ای برابر با اندازه مجموعه داده آموزشی به عنوان نزول گرادیان دسته ای شناخته می شود، جایی که مدل وزن های خود را یک بار در هر دوره به روز می کند.
دوران:
یک دوره ابرپارامتر دیگری است که تعداد دفعاتی را که کل مجموعه داده در طول آموزش از طریق شبکه عصبی به جلو و عقب منتقل می شود را مشخص می کند. آموزش یک مدل برای چندین دوره به آن اجازه می دهد تا با تنظیم وزن های خود به طور مکرر، الگوهای پیچیده در داده ها را بیاموزد. با این حال، آموزش برای دورههای بسیار زیاد میتواند منجر به بیش از حد برازش شود، جایی که مدل در دادههای آموزشی به خوبی عمل میکند اما نمیتواند به دادههای دیده نشده تعمیم یابد.
به عنوان مثال، اگر یک مجموعه داده از 1,000 نمونه تشکیل شده باشد و مدل برای 10 دوره آموزش داده شود، به این معنی است که مدل کل مجموعه داده را 10 بار در طول فرآیند آموزش دیده است.
اندازه مجموعه داده:
اندازه مجموعه داده به تعداد نمونه های موجود برای آموزش مدل یادگیری ماشین اشاره دارد. این یک عامل حیاتی است که مستقیماً بر عملکرد و توانایی تعمیم مدل تأثیر می گذارد. اندازه مجموعه داده بزرگتر اغلب منجر به عملکرد بهتر مدل می شود، زیرا نمونه های متنوع تری برای یادگیری مدل ارائه می دهد. با این حال، کار با مجموعه داده های بزرگ همچنین می تواند منابع محاسباتی و زمان مورد نیاز برای آموزش را افزایش دهد.
در عمل، ایجاد تعادل بین اندازه مجموعه داده و پیچیدگی مدل برای جلوگیری از برازش بیش از حد یا عدم تناسب ضروری است. برای استفاده حداکثری از مجموعه دادههای محدود میتوان از تکنیکهایی مانند افزایش دادهها و منظمسازی استفاده کرد.
اندازه دسته، دوره و اندازه مجموعه داده ها همگی فراپارامترهایی در یادگیری ماشین هستند که به طور قابل توجهی بر روند آموزش و عملکرد نهایی مدل تأثیر می گذارند. درک نحوه تنظیم موثر این فراپارامترها برای ساخت مدلهای یادگیری ماشینی قوی و دقیق بسیار مهم است.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید