AI Platform Optimizer och HyperTune är två distinkta funktioner som erbjuds av Google Cloud AI Platform för att optimera utbildningen av maskininlärningsmodeller. Även om båda syftar till att förbättra modellens prestanda, skiljer de sig åt i sina tillvägagångssätt och funktioner.
AI Platform Optimizer är en funktion som automatiskt utforskar hyperparameterutrymmet för att hitta den bästa uppsättningen hyperparametrar för att träna en modell. Hyperparametrar är inställningarna som bestämmer beteendet och prestanda för en modell, såsom inlärningshastighet, batchstorlek och regleringsstyrka. AI Platform Optimizer använder en teknik som kallas Bayesiansk optimering för att effektivt söka efter de optimala hyperparametrarna.
Bayesiansk optimering fungerar genom att konstruera en probabilistisk modell av objektivfunktionen, som representerar modellens prestanda med avseende på hyperparametrarna. Denna modell används sedan för att föreslå nya uppsättningar hyperparametrar att utvärdera. Genom att iterativt utvärdera och uppdatera modellen konvergerar AI Platform Optimizer gradvis till den bästa uppsättningen hyperparametrar. Denna automatiserade process sparar tid och ansträngning jämfört med manuell hyperparameterinställning.
Å andra sidan är HyperTune en funktion som tillåter användare att utföra hyperparameterjustering manuellt. Det tillhandahåller ett ramverk för att definiera och köra hyperparameterjusteringsjobb, där flera träningskörningar med olika hyperparameterkonfigurationer körs parallellt. HyperTune ger flexibiliteten att specificera hyperparametrarna som ska ställas in, deras sökutrymmen och sökalgoritmen som ska användas.
Med HyperTune har användarna mer kontroll över hyperparameterjusteringsprocessen. De kan definiera sökutrymmet för varje hyperparameter, som att ange ett intervall eller en diskret uppsättning värden. HyperTune stöder olika sökalgoritmer, inklusive rutnätssökning, slumpmässig sökning och den mer avancerade Bayesianska optimeringen. Användare kan också specificera det objektiva mått som ska optimeras, till exempel noggrannhet eller medelkvadratfel.
AI Platform Optimizer automatiserar processen för hyperparameterjustering genom att använda Bayesiansk optimering, medan HyperTune tillhandahåller ett ramverk för manuell hyperparameterjustering med mer flexibilitet och kontroll.
Andra senaste frågor och svar ang AI Platform Optimizer:
- Vilken roll har AI Platform Optimizer för att köra tester?
- Vilka är de tre termerna som måste förstås för att använda AI Platform Optimizer?
- Hur kan AI Platform Optimizer användas för att optimera system som inte är maskininlärande?
- Vad är syftet med AI Platform Optimizer utvecklad av Google AI-teamet?