Vilka är algoritmens hyperparametrar?
Inom området för maskininlärning, särskilt inom ramen för artificiell intelligens (AI) och molnbaserade plattformar som Google Cloud Machine Learning, spelar hyperparametrar en avgörande roll för prestanda och effektivitet hos algoritmer. Hyperparametrar är externa konfigurationer som ställs in innan träningsprocessen börjar, som styr inlärningsalgoritmens beteende och direkt påverkar modellens prestanda.
För att förstå hyperparametrar är det viktigt att skilja dem från parametrar. Parametrar är interna i modellen och lärs från träningsdata under inlärningsprocessen. Exempel på parametrar inkluderar vikter i neurala nätverk eller koefficienter i linjära regressionsmodeller. Hyperparametrar, å andra sidan, lärs inte från träningsdata utan är fördefinierade av utövaren. De styr modellens träningsprocess och struktur.
Typer av hyperparametrar
1. Modellens hyperparametrar: Dessa bestämmer modellens struktur. Till exempel i neurala nätverk inkluderar hyperparametrar antalet lager och antalet neuroner i varje lager. I beslutsträd kan hyperparametrar inkludera trädets maximala djup eller det minsta antal sampel som krävs för att dela en nod.
2. Algoritm Hyperparametrar: Dessa styr själva inlärningsprocessen. Exempel inkluderar inlärningshastigheten i algoritmer för gradientnedstigning, batchstorleken i mini-batchgradientnedstigning och antalet epoker för träning.
Exempel på hyperparametrar
1. Inlärningshastighet: Detta är en viktig hyperparameter i optimeringsalgoritmer som gradientnedstigning. Den bestämmer stegstorleken vid varje iteration samtidigt som den rör sig mot ett minimum av förlustfunktionen. En hög inlärningshastighet kan göra att modellen konvergerar för snabbt till en suboptimal lösning, medan en låg inlärningshastighet kan resultera i en förlängd utbildningsprocess som kan fastna i lokala minima.
2. Satsstorlek: I stokastisk gradientdescent (SGD) och dess varianter är batchstorleken antalet träningsexempel som används i en iteration. En mindre batchstorlek ger en mer exakt uppskattning av gradienten men kan vara beräkningsmässigt dyrt och bullrigt. Omvänt kan en större batchstorlek påskynda beräkningen men kan leda till mindre exakta gradientuppskattningar.
3. Antal epoker: Denna hyperparameter definierar antalet gånger inlärningsalgoritmen kommer att arbeta genom hela träningsdataset. Fler epoker kan leda till bättre inlärning men också öka risken för överanpassning om modellen lär sig bruset i träningsdatan.
4. Avhoppsfrekvens: I neurala nätverk är bortfall en regulariseringsteknik där slumpmässigt utvalda neuroner ignoreras under träning. Bortfallet är andelen neuroner som tappas. Detta hjälper till att förhindra överanpassning genom att säkerställa att nätverket inte förlitar sig för mycket på specifika neuroner.
5. Regulariseringsparametrar: Dessa inkluderar L1- och L2-regulariseringskoefficienter som straffar stora vikter i modellen. Regularisering hjälper till att förhindra överanpassning genom att lägga till en straffavgift för större vikter, vilket uppmuntrar enklare modeller.
Inställning av hyperparameter
Hyperparameterjustering är processen att hitta den optimala uppsättningen hyperparametrar för en inlärningsalgoritm. Detta är viktigt eftersom valet av hyperparametrar avsevärt kan påverka modellens prestanda. Vanliga metoder för justering av hyperparameter inkluderar:
1. Rutnätssökning: Denna metod innebär att definiera en uppsättning hyperparametrar och prova alla möjliga kombinationer. Även om det är uttömmande, kan det vara beräkningsmässigt dyrt och tidskrävande.
2. Slumpmässig sökning: Istället för att försöka alla kombinationer, slumpvis sökning slumpmässigt samplar hyperparameterkombinationer från det fördefinierade utrymmet. Denna metod är ofta mer effektiv än rutnätssökning och kan hitta bra hyperparametrar med färre iterationer.
3. Bayesiansk optimering: Detta är en mer sofistikerad metod som bygger en probabilistisk modell av objektivfunktionen och använder den för att välja de mest lovande hyperparametrarna att utvärdera. Den balanserar utforskning och exploatering för att hitta optimala hyperparametrar effektivt.
4. Hyperband: Denna metod kombinerar slumpmässig sökning med tidig stopp. Det börjar med många konfigurationer och minskar successivt sökutrymmet genom att stoppa dåligt presterande konfigurationer tidigt.
Praktiska exempel
Överväg en neural nätverksmodell för bildklassificering med TensorFlow-ramverket på Google Cloud Machine Learning. Följande hyperparametrar kan övervägas:
1. Inlärningshastighet: Ett typiskt intervall kan vara [0.001, 0.01, 0.1]. Det optimala värdet beror på den specifika datamängden och modellarkitekturen.
2. Satsstorlek: Vanliga värden inkluderar 32, 64 och 128. Valet beror på tillgängliga beräkningsresurser och storleken på datamängden.
3. Antal epoker: Detta kan variera från 10 till 100 eller mer, beroende på hur snabbt modellen konvergerar.
4. Avhoppsfrekvens: Värden som 0.2, 0.5 och 0.7 kan testas för att hitta den bästa avvägningen mellan underpassning och övermontering.
5. Regulariseringskoefficient: För L2-regularisering kan värden som 0.0001, 0.001 och 0.01 övervägas.
Inverkan på modellens prestanda
Inverkan av hyperparametrar på modellens prestanda kan vara djupgående. Till exempel kan en olämplig inlärningshastighet göra att modellen svänger runt minimum eller konvergerar för långsamt. På samma sätt kan en otillräcklig batchstorlek leda till bullriga gradientuppskattningar, vilket påverkar träningsprocessens stabilitet. Regulariseringsparametrar är viktiga för att kontrollera övermontering, särskilt i komplexa modeller med många parametrar.
Verktyg och ramar
Flera verktyg och ramverk underlättar inställning av hyperparameter. Google Cloud Machine Learning tillhandahåller tjänster som AI Platform Hyperparameter Tuning, som automatiserar sökningen efter optimala hyperparametrar med hjälp av Googles infrastruktur. Andra populära ramverk inkluderar:
1. Keras tuner: Ett tillägg för Keras som möjliggör enkel hyperparameteroptimering.
2. Välja: Ett mjukvaruramverk för att automatisera hyperparameteroptimering med hjälp av effektiva samplings- och beskärningsstrategier.
3. Scikit-learns GridSearchCV och RandomizedSearchCV: Dessa är enkla men kraftfulla verktyg för hyperparameterjustering i scikit-learn-modeller.
Best Practices
1. Börja med en grovsökning: Börja med en bred sökning över ett brett spektrum av hyperparametrar för att förstå deras inverkan på modellens prestanda.
2. Förfina sökningen: När en lovande region har identifierats, utför en finare sökning inom den regionen för att finslipa de optimala hyperparametrarna.
3. Använd korsvalidering: Använd korsvalidering för att säkerställa att hyperparametrarna generaliserar väl till osynliga data.
4. Övervaka för övermontering: Håll ett öga på modellens prestanda på valideringsdata för att upptäcka överanpassning tidigt.
5. Utnyttja automatiserade verktyg: Använd automatiska hyperparameterjusteringsverktyg för att spara tid och beräkningsresurser.
Hyperparametrar är en grundläggande aspekt av maskininlärning som kräver noggrant övervägande och justering. De styr utbildningsprocessen och strukturen för modeller, vilket avsevärt påverkar deras prestanda och generaliseringsförmåga. Effektiv justering av hyperparameter kan leda till avsevärda förbättringar av modellens noggrannhet och effektivitet, vilket gör det till ett kritiskt steg i arbetsflödet för maskininlärning.
Andra senaste frågor och svar ang EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Hur tillämpas maskininlärning på vetenskapsvärlden
- Hur bestämmer du vilken maskininlärningsalgoritm du ska använda och hur hittar du den?
- Vad är skillnaden mellan Federated learning och Edge Computing&On-Device Machine Learning?
- Hur förbereder och rengör data före träning?
- Jag menade aktiviteter som klassificering, identifiering etc. Jag skulle vilja ha en lista över alla möjliga aktiviteter och en förklaring av vad som menas med var och en.
- Vilka aktiviteter kan göras med ML och hur kan de användas?
- Vilka är tumreglerna för att anta en specifik strategi? Kan du ange de specifika parametrarna som får mig att inse om det är värt att använda en mer komplex modell?
- Med vilken parameter förstår jag om det är dags att byta från en linjär modell till djupinlärning?
- Vilken version av Python skulle vara bäst för att installera TensorFlow för att undvika problem med inga tillgängliga TF-distributioner?
- Vad är ett djupt neuralt nätverk?
Se fler frågor och svar i EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning