Por atingi pli altan precizecon en nia maŝinlernada modelo, ekzistas pluraj hiperparametroj, kiujn ni povas eksperimenti. Hiperparametroj estas alĝustigeblaj parametroj kiuj estas fiksitaj antaŭ ol la lernado komenciĝas. Ili kontrolas la konduton de la lernado-algoritmo kaj havas signifan efikon al la agado de la modelo.
Unu grava hiperparametro por konsideri estas la lernprocento. La lernfrekvenco determinas la paŝograndecon ĉe ĉiu ripeto de la lernadoritmo. Pli alta lernoprocento permesas al la modelo lerni pli rapide sed povas rezultigi superadon de la optimuma solvo. Aliflanke, pli malalta lernoprocento povas konduki al pli malrapida konverĝo sed povas helpi la modelon eviti superfluon. Estas grave trovi optimuman lernprocenton, kiu ekvilibrigas la kompromison inter konverĝa rapideco kaj precizeco.
Alia hiperparametro por eksperimenti estas la arograndeco. La aro-grandeco determinas la nombron da trejnaj ekzemploj prilaboritaj en ĉiu ripeto de la lernalgoritmo. Pli malgranda argrandeco povas disponigi pli precizan takson de la gradiento sed povas rezultigi pli malrapidan konverĝon. Male, pli granda argrandeco povas akceli la lernadon sed povas enkonduki bruon en la gradienttakson. Trovi la ĝustan aran grandecon dependas de la grandeco de la datumaro kaj la disponeblaj komputilaj rimedoj.
La nombro da kaŝitaj unuoj en neŭrala reto estas alia hiperparametro, kiu povas esti agordita. Pliigi la nombron da kaŝitaj unuoj povas pliigi la kapaciton de la modelo lerni kompleksajn padronojn sed ankaŭ povas konduki al troagordado se ne reguligite konvene. Inverse, redukti la nombron da kaŝitaj unuoj povas simpligi la modelon sed povas rezultigi nesufiĉan. Gravas trafi ekvilibron inter modelkomplekseco kaj ĝeneraliga kapablo.
Regularigo estas alia tekniko kiu povas esti kontrolita per hiperparametroj. Regularigo helpas malhelpi troagordon aldonante punperiodon al la perdfunkcio. La forto de reguligo estas kontrolita per hiperparametro nomita la reguligo-parametro. Pli alta reguliga parametro rezultigos pli simplan modelon kun malpli troagordado sed ankaŭ povas konduki al malsufiĉado. Inverse, pli malalta reguligparametro permesas al la modelo konveni la trejnaddatenojn pli proksime sed povas rezultigi trofigon. Krucvalidado povas esti uzata por trovi optimuman reguligan parametron.
La elekto de optimumiga algoritmo ankaŭ estas grava hiperparametro. Graddeveno estas ofte uzita optimumiga algoritmo, sed ekzistas varioj kiel ekzemple stokasta gradienta deveno (SGD), Adamo, kaj RMSprop. Ĉiu algoritmo havas siajn proprajn hiperparametrojn kiuj povas esti agorditaj, kiel ekzemple impeto kaj lernfrekvenca kadukiĝo. Eksperimentado kun malsamaj optimumigaj algoritmoj kaj iliaj hiperparametroj povas helpi plibonigi la efikecon de la modelo.
Aldone al tiuj hiperparametroj, aliaj faktoroj kiuj povas esti esploritaj inkludas la retan arkitekturon, la aktivigfunkciojn uzitajn, kaj la inicialigon de la parametroj de la modelo. Malsamaj arkitekturoj, kiel ekzemple konvoluciaj neŭralaj retoj (CNNoj) aŭ ripetiĝantaj neŭralaj retoj (RNNoj), povas esti pli taŭgaj por specifaj taskoj. Elekti la konvenajn aktivigajn funkciojn, kiel ekzemple ReLU aŭ sigmoido, ankaŭ povas influi la efikecon de la modelo. Ĝusta inicialigo de la parametroj de la modelo povas helpi la lernalgoritmon konverĝi pli rapide kaj atingi pli bonan precizecon.
Atingi pli altan precizecon en nia maŝinlernada modelo implicas eksperimenti kun diversaj hiperparametroj. La lernofrekvenco, arograndeco, nombro da kaŝitaj unuoj, reguligo-parametro, optimumiga algoritmo, ret-arkitekturo, aktivigaj funkcioj kaj parametro-komenciĝo estas ĉiuj hiperparametroj kiuj povas esti agorditaj por plibonigi la efikecon de la modelo. Gravas zorge elekti kaj ĝustigi ĉi tiujn hiperparametrojn por atingi ekvilibron inter konverĝa rapideco kaj precizeco, kaj ankaŭ por malhelpi troagordon aŭ nesufiĉe.
Aliaj lastatempaj demandoj kaj respondoj pri EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Machine Learning:
- Kio estas teksto al parolado (TTS) kaj kiel ĝi funkcias kun AI?
- 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 kelkaj ekzemploj de hiperparametroj de algoritmo?
- 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?
Rigardu pliajn demandojn kaj respondojn en EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning