برخی از فراپارامترهایی که می توانیم برای دستیابی به دقت بالاتر در مدل خود آزمایش کنیم کدامند؟

/ / منتشر شده در هوش مصنوعی, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, مراحل بعدی در یادگیری ماشین, یادگیری ماشین از مد استفاده می کند, بررسی امتحان

برای دستیابی به دقت بالاتر در مدل یادگیری ماشین ما، چندین ابرپارامتر وجود دارد که می‌توانیم آنها را آزمایش کنیم. هایپرپارامترها پارامترهای قابل تنظیمی هستند که قبل از شروع فرآیند یادگیری تنظیم می شوند. آنها رفتار الگوریتم یادگیری را کنترل می کنند و تأثیر قابل توجهی بر عملکرد مدل دارند.

یکی از فراپارامترهای مهم که باید در نظر گرفته شود، نرخ یادگیری است. نرخ یادگیری اندازه گام را در هر تکرار الگوریتم یادگیری تعیین می کند. نرخ یادگیری بالاتر به مدل اجازه می دهد تا سریعتر یاد بگیرد، اما ممکن است منجر به بیش از حد راه حل بهینه شود. از سوی دیگر، نرخ یادگیری پایین تر ممکن است منجر به همگرایی کندتر شود، اما می تواند به مدل کمک کند تا از بیش از حد اجتناب کند. یافتن یک نرخ یادگیری بهینه که تعادل بین سرعت همگرایی و دقت را متعادل کند، مهم است.

یکی دیگر از فراپارامترهایی که باید با آن آزمایش کرد، اندازه دسته است. اندازه دسته ای تعداد نمونه های آموزشی پردازش شده در هر تکرار الگوریتم یادگیری را تعیین می کند. اندازه دسته کوچکتر می تواند تخمین دقیق تری از گرادیان ارائه دهد اما ممکن است منجر به همگرایی کندتر شود. برعکس، اندازه دسته بزرگتر می تواند روند یادگیری را تسریع کند، اما ممکن است نویز را به تخمین گرادیان وارد کند. یافتن اندازه دسته ای مناسب به اندازه مجموعه داده و منابع محاسباتی موجود بستگی دارد.

تعداد واحدهای پنهان در یک شبکه عصبی یکی دیگر از پارامترهای قابل تنظیم است. افزایش تعداد واحدهای پنهان می تواند ظرفیت مدل را برای یادگیری الگوهای پیچیده افزایش دهد، اما اگر به درستی منظم نشود، ممکن است منجر به بیش از حد برازش شود. برعکس، کاهش تعداد واحدهای پنهان ممکن است مدل را ساده کند اما ممکن است منجر به عدم تناسب شود. ایجاد تعادل بین پیچیدگی مدل و توانایی تعمیم بسیار مهم است.

منظم سازی تکنیک دیگری است که می توان آن را از طریق هایپرپارامترها کنترل کرد. منظم‌سازی با افزودن یک عبارت جریمه به تابع ضرر، به جلوگیری از تعبیه بیش از حد کمک می‌کند. قدرت منظم سازی توسط یک فراپارامتر به نام پارامتر تنظیم کنترل می شود. یک پارامتر منظم‌سازی بالاتر منجر به مدل ساده‌تر با اضافه‌برازش کمتر می‌شود، اما ممکن است منجر به عدم تناسب نیز شود. برعکس، یک پارامتر منظم‌سازی کمتر به مدل اجازه می‌دهد تا داده‌های آموزشی را دقیق‌تر تطبیق دهد، اما ممکن است منجر به بیش‌برازش شود. اعتبارسنجی متقاطع می تواند برای یافتن یک پارامتر تنظیم بهینه استفاده شود.

انتخاب الگوریتم بهینه سازی نیز یک فراپارامتر مهم است. گرادیان نزول یک الگوریتم بهینه‌سازی متداول است، اما تغییراتی مانند نزول گرادیان تصادفی (SGD)، آدام و RMSprop وجود دارد. هر الگوریتم دارای فراپارامترهای خاص خود است که می توان آن ها را تنظیم کرد، مانند سرعت حرکت و کاهش نرخ یادگیری. آزمایش با الگوریتم های مختلف بهینه سازی و فراپارامترهای آنها می تواند به بهبود عملکرد مدل کمک کند.

علاوه بر این هایپرپارامترها، عوامل دیگری که می توانند مورد بررسی قرار گیرند عبارتند از: معماری شبکه، توابع فعال سازی مورد استفاده، و مقداردهی اولیه پارامترهای مدل. معماری‌های مختلف، مانند شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNN) یا شبکه‌های عصبی تکراری (RNN)، ممکن است برای کارهای خاص مناسب‌تر باشند. انتخاب توابع فعال سازی مناسب، مانند ReLU یا sigmoid نیز می تواند بر عملکرد مدل تأثیر بگذارد. مقداردهی اولیه مناسب پارامترهای مدل می تواند به همگرایی سریعتر الگوریتم یادگیری و دستیابی به دقت بهتر کمک کند.

دستیابی به دقت بالاتر در مدل یادگیری ماشین ما شامل آزمایش با فراپارامترهای مختلف است. نرخ یادگیری، اندازه دسته، تعداد واحدهای پنهان، پارامتر تنظیم، الگوریتم بهینه‌سازی، معماری شبکه، توابع فعال‌سازی و مقداردهی اولیه پارامترها همگی فراپارامترهایی هستند که می‌توانند برای بهبود عملکرد مدل تنظیم شوند. مهم است که این هایپرپارامترها را با دقت انتخاب و تنظیم کنید تا تعادلی بین سرعت و دقت همگرایی ایجاد شود و همچنین از برازش بیش از حد یا عدم تناسب جلوگیری شود.

سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

سوالات و پاسخ‌های بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید

پرسش و پاسخ بیشتر:

برچسب ها: , , , , , , , , ,