در حوزه یادگیری ماشینی، فراپارامترها نقش مهمی در تعیین عملکرد و رفتار یک الگوریتم دارند. فراپارامترها پارامترهایی هستند که قبل از شروع فرآیند یادگیری تنظیم می شوند. آنها در طول آموزش یاد نمی گیرند. در عوض، آنها خود فرآیند یادگیری را کنترل می کنند. در مقابل، پارامترهای مدل در طول آموزش آموخته می شوند، مانند وزن ها در شبکه عصبی.
بیایید چند نمونه از فراپارامترهای رایج در الگوریتم های یادگیری ماشین را بررسی کنیم:
1. میزان یادگیری (α): نرخ یادگیری یک فراپارامتر است که میزان تنظیم وزن شبکه خود را با توجه به گرادیان تلفات کنترل می کند. نرخ یادگیری بالا می تواند منجر به بیش از حد شود، جایی که پارامترهای مدل به شدت در نوسان هستند، در حالی که نرخ یادگیری پایین می تواند باعث همگرایی کند شود.
2. تعداد واحد/لایه های پنهان: در شبکه های عصبی، تعداد واحدها و لایه های پنهان، فراپارامترهایی هستند که پیچیدگی مدل را تعیین می کنند. واحدها یا لایههای مخفی بیشتر میتوانند الگوهای پیچیدهتری را ثبت کنند، اما میتوانند منجر به بیش از حد برازش شوند.
3. تابع فعال سازی: انتخاب تابع فعال سازی، مانند ReLU (واحد خطی اصلاح شده) یا Sigmoid، یک فراپارامتر است که بر غیر خطی بودن مدل تأثیر می گذارد. توابع مختلف فعالسازی ویژگیهای متفاوتی دارند و میتوانند بر سرعت یادگیری و عملکرد مدل تأثیر بگذارند.
4. اندازه دسته: اندازه دسته ای تعداد نمونه های آموزشی استفاده شده در یک تکرار است. این یک فراپارامتر است که بر سرعت و ثبات تمرین تأثیر می گذارد. اندازههای دستهای بزرگتر میتوانند سرعت آموزش را افزایش دهند، اما ممکن است منجر به بهروزرسانیهای دقیقتر شوند، در حالی که اندازههای دستهای کوچکتر میتوانند بهروزرسانیهای دقیقتری را ارائه دهند، اما با آموزش کندتر.
5. قدرت منظم سازی: منظم سازی تکنیکی است که برای جلوگیری از تعبیه بیش از حد با افزودن یک عبارت جریمه به تابع ضرر استفاده می شود. قدرت منظمسازی، مانند λ در تنظیم L2، یک فراپارامتر است که تأثیر عبارت منظمسازی را بر ضرر کلی کنترل میکند.
6. نرخ ترک تحصیل: ترک تحصیل یک تکنیک منظم سازی است که در آن نورون های انتخابی تصادفی در طول تمرین نادیده گرفته می شوند. نرخ ریزش یک فراپارامتر است که احتمال حذف یک نورون را تعیین می کند. با ایجاد سر و صدا در حین تمرین از برازش بیش از حد جلوگیری می کند.
7. اندازه هسته: در شبکه های عصبی کانولوشن (CNN)، اندازه هسته یک فراپارامتر است که اندازه فیلتر اعمال شده روی داده های ورودی را مشخص می کند. اندازه های مختلف کرنل سطوح مختلفی از جزئیات را در داده های ورودی ثبت می کنند.
8. تعداد درختان (در جنگل تصادفی): در روشهای مجموعهای مانند Random Forest، تعداد درختان یک فراپارامتر است که تعداد درختان تصمیم را در جنگل تعیین میکند. افزایش تعداد درختان می تواند عملکرد را بهبود بخشد اما هزینه محاسباتی را نیز افزایش می دهد.
9. C در ماشینهای بردار پشتیبانی (SVM): در SVM، C یک فراپارامتر است که مبادله بین داشتن یک مرز تصمیم گیری صاف و طبقه بندی صحیح نقاط آموزشی را کنترل می کند. یک مقدار C بالاتر منجر به یک مرز تصمیم گیری پیچیده تر می شود.
10. تعداد خوشه ها (به K-Means): در الگوریتمهای خوشهبندی مانند K-Means، تعداد خوشهها یک فراپارامتر است که تعداد خوشههایی را که الگوریتم باید در دادهها شناسایی کند، مشخص میکند. انتخاب تعداد مناسب خوشه ها برای نتایج خوشه بندی معنادار بسیار مهم است.
این مثالها ماهیت متنوع فراپارامترها در الگوریتمهای یادگیری ماشین را نشان میدهند. تنظیم فراپارامترها یک گام مهم در گردش کار یادگیری ماشین برای بهینه سازی عملکرد و تعمیم مدل است. جستجوی شبکه ای، جستجوی تصادفی و بهینه سازی بیزی تکنیک های رایجی هستند که برای یافتن بهترین مجموعه هایپرپارامترها برای یک مسئله معین استفاده می شوند.
فراپارامترها اجزای ضروری در الگوریتمهای یادگیری ماشین هستند که بر رفتار و عملکرد مدل تأثیر میگذارند. درک نقش فراپارامترها و نحوه تنظیم موثر آنها برای توسعه مدلهای یادگیری ماشینی موفق 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؟
- 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؟
- TensorBoard چیست؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید