En la sfero de maŝinlernado, hiperparametroj ludas decidan rolon en determinado de la efikeco kaj konduto de algoritmo. Hiperparametroj estas parametroj kiuj estas fiksitaj antaŭ ol la lernado komenciĝas. Ili ne estas lernataj dum trejnado; anstataŭe, ili kontrolas la lernprocezon mem. En kontrasto, modelparametroj estas lernitaj dum trejnado, kiel ekzemple pezoj en neŭrala reto.
Ni profundiĝu en kelkajn ekzemplojn de hiperparametroj ofte trovitaj en maŝinlernado-algoritmoj:
1. Lernado-Indico (α): La lernprocento estas hiperparametro, kiu kontrolas kiom ni ĝustigas la pezojn de nia reto rilate al la perdgradiento. Alta lernoprocento povas konduki al superado, kie la parametroj de la modelo sovaĝe fluktuas, dum malalta lernado povas kaŭzi malrapidan konverĝon.
2. Nombro de Kaŝitaj Unuoj/Tavoloj: En neŭralaj retoj, la nombro da kaŝitaj unuoj kaj tavoloj estas hiperparametroj kiuj determinas la kompleksecon de la modelo. Pli kaŝitaj unuoj aŭ tavoloj povas kapti pli kompleksajn ŝablonojn sed ankaŭ povas konduki al trofiksado.
3. Aktiviga Funkcio: La elekto de aktivigfunkcio, kiel ekzemple ReLU (Rectified Linear Unit) aŭ Sigmoid, estas hiperparametro kiu influas la ne-linearecon de la modelo. Malsamaj aktivigaj funkcioj havas malsamajn ecojn kaj povas influi lernan rapidecon kaj modelan rendimenton.
4. Aro Grandeco: La arograndeco estas la nombro da trejnaj ekzemploj uzataj en unu ripeto. Ĝi estas hiperparametro, kiu influas la rapidecon kaj stabilecon de trejnado. Pli grandaj aroj povas akceli trejnadon sed povas rezultigi malpli precizajn ĝisdatigojn, dum pli malgrandaj aroj povas disponigi pli precizajn ĝisdatigojn sed kun pli malrapida trejnado.
5. Forto de reguligo: Regularigo estas tekniko uzata por malhelpi troagordon aldonante punperiodon al la perdfunkcio. La reguligforto, kiel ekzemple λ en L2 reguligo, estas hiperparametro kiu kontrolas la efikon de la reguligperiodo sur la totala perdo.
6. Forlaso-Indico: Forlaso estas reguliga tekniko kie hazarde elektitaj neŭronoj estas ignorataj dum trejnado. La forlasa indico estas hiperparametro kiu determinas la probablecon de ellasado de neŭrono. Ĝi helpas malhelpi troagordon enkondukante bruon dum trejnado.
7. Kerna Grandeco: En konvoluciaj neŭralaj retoj (CNNoj), la kerngrandeco estas hiperparametro kiu difinas la grandecon de la filtrilo aplikita al la enigdatenoj. Malsamaj kerngrandecoj kaptas malsamajn nivelojn de detalo en la enigdatenoj.
8. Nombro da Arboj (en Hazarda Arbaro): En ensemblometodoj kiel Hazarba Arbaro, la nombro da arboj estas hiperparametro kiu determinas la nombron da decidarboj en la arbaro. Pliigi la nombron da arboj povas plibonigi efikecon sed ankaŭ pliigi komputilan koston.
9. C en Subtenaj Vektoraj Maŝinoj (SVM): En SVM, C estas hiperparametro kiu kontrolas la kompromison inter havi glatan decidlimon kaj klasifiki la trejnajn punktojn ĝuste. Pli alta C-valoro kondukas al pli kompleksa decidlimo.
10. Nombro da Aretoj (en K-Menizoj): En clustering-algoritmoj kiel K-Means, la nombro da aretoj estas hiperparametro kiu difinas la nombron da aretoj kiujn la algoritmo devus identigi en la datenoj. Elekti la ĝustan nombron da aretoj estas decida por signifaj amasigaj rezultoj.
Tiuj ekzemploj ilustras la varian naturon de hiperparametroj en maŝinlernado-algoritmoj. Agordo de hiperparametroj estas kritika paŝo en la maŝinlernada laborfluo por optimumigi modelefikecon kaj ĝeneraligo. Kradserĉo, hazarda serĉo, kaj Bajeza optimumigo estas oftaj teknikoj uzitaj por trovi la plej bonan aron de hiperparametroj por antaŭfiksita problemo.
Hiperparametroj estas esencaj komponentoj en maŝinlernado-algoritmoj kiuj influas modelkonduton kaj efikecon. Kompreni la rolon de hiperparametroj kaj kiel agordi ilin efike estas decida por disvolvi sukcesajn maŝinlernajn modelojn.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Teksto al parolado
- Kio estas la limigoj por labori kun grandaj datumaroj en maŝina lernado?
- Ĉu maŝinlernado povas fari iun dialogan helpon?
- Kio estas la ludejo TensorFlow?
- Kion fakte signifas pli granda datumaro?
- Kio estas ensamble-lernado?
- Kio se elektita maŝinlernada algoritmo ne taŭgas kaj kiel oni povas certigi elekti la ĝustan?
- Ĉu maŝinlernada modelo bezonas superrigardon dum sia trejnado?
- Kiuj estas la ŝlosilaj parametroj uzataj en algoritmoj bazitaj en neŭralaj reto?
- Kio estas TensorBoard?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Pliaj demandoj kaj respondoj:
- Kampo: Artefarita inteligento
- programo: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning (iru al la atestprogramo)
- Leciono: Enkonduko (iru al rilata leciono)
- Fadeno: Kio estas maŝina lernado (iru al rilata temo)