Upang makamit ang mas mataas na katumpakan sa aming modelo ng machine learning, mayroong ilang hyperparameter na maaari naming eksperimento. Ang mga hyperparameter ay mga adjustable na parameter na itinakda bago magsimula ang proseso ng pag-aaral. Kinokontrol nila ang pag-uugali ng algorithm ng pag-aaral at may malaking epekto sa pagganap ng modelo.
Ang isang mahalagang hyperparameter na dapat isaalang-alang ay ang rate ng pagkatuto. Tinutukoy ng rate ng pag-aaral ang laki ng hakbang sa bawat pag-ulit ng algorithm ng pag-aaral. Ang mas mataas na rate ng pagkatuto ay nagbibigay-daan sa modelo na matuto nang mas mabilis ngunit maaaring magresulta sa pag-overshoot sa pinakamainam na solusyon. Sa kabilang banda, ang isang mas mababang rate ng pagkatuto ay maaaring humantong sa mas mabagal na convergence ngunit makakatulong sa modelo na maiwasan ang pag-overshoot. Napakahalagang makahanap ng pinakamainam na rate ng pagkatuto na nagbabalanse sa trade-off sa pagitan ng bilis at katumpakan ng convergence.
Ang isa pang hyperparameter upang mag-eksperimento ay ang laki ng batch. Tinutukoy ng laki ng batch ang bilang ng mga halimbawa ng pagsasanay na naproseso sa bawat pag-ulit ng algorithm ng pag-aaral. Ang mas maliit na laki ng batch ay maaaring magbigay ng mas tumpak na pagtatantya ng gradient ngunit maaaring magresulta sa mas mabagal na convergence. Sa kabaligtaran, maaaring mapabilis ng mas malaking batch ang proseso ng pag-aaral ngunit maaaring magpasok ng ingay sa pagtatantya ng gradient. Ang paghahanap ng tamang laki ng batch ay depende sa laki ng dataset at sa mga magagamit na mapagkukunan ng computational.
Ang bilang ng mga nakatagong unit sa isang neural network ay isa pang hyperparameter na maaaring i-tune. Ang pagpapataas ng bilang ng mga nakatagong unit ay maaaring tumaas ang kapasidad ng modelo na matuto ng mga kumplikadong pattern ngunit maaari ring humantong sa overfitting kung hindi na-regular nang maayos. Sa kabaligtaran, ang pagbabawas sa bilang ng mga nakatagong unit ay maaaring gawing simple ang modelo ngunit maaaring magresulta sa hindi pagkakaangkop. Mahalagang magkaroon ng balanse sa pagitan ng pagiging kumplikado ng modelo at kakayahan sa pangkalahatan.
Ang regularisasyon ay isa pang pamamaraan na maaaring kontrolin sa pamamagitan ng mga hyperparameter. Nakakatulong ang regularization na maiwasan ang overfitting sa pamamagitan ng pagdaragdag ng termino ng parusa sa loss function. Ang lakas ng regularization ay kinokontrol ng isang hyperparameter na tinatawag na regularization parameter. Ang isang mas mataas na parameter ng regularization ay magreresulta sa isang mas simpleng modelo na may mas kaunting overfitting ngunit maaari ring humantong sa underfitting. Sa kabaligtaran, ang isang mas mababang parameter ng regularization ay nagbibigay-daan sa modelo na magkasya nang mas malapit sa data ng pagsasanay ngunit maaaring magresulta sa overfitting. Maaaring gamitin ang cross-validation upang makahanap ng pinakamainam na parameter ng regularization.
Ang pagpili ng optimization algorithm ay isa ring mahalagang hyperparameter. Ang gradient descent ay isang karaniwang ginagamit na optimization algorithm, ngunit may mga variation gaya ng stochastic gradient descent (SGD), Adam, at RMSprop. Ang bawat algorithm ay may sariling mga hyperparameter na maaaring ibagay, gaya ng momentum at pagkabulok ng rate ng pagkatuto. Ang pag-eksperimento sa iba't ibang mga algorithm sa pag-optimize at kanilang mga hyperparameter ay maaaring makatulong na mapabuti ang pagganap ng modelo.
Bilang karagdagan sa mga hyperparameter na ito, kasama sa iba pang mga salik na maaaring tuklasin ang arkitektura ng network, ang mga activation function na ginamit, at ang pagsisimula ng mga parameter ng modelo. Ang iba't ibang mga arkitektura, tulad ng convolutional neural network (CNNs) o recurrent neural network (RNNs), ay maaaring mas angkop para sa mga partikular na gawain. Ang pagpili ng naaangkop na mga function sa pag-activate, tulad ng ReLU o sigmoid, ay maaari ding makaapekto sa pagganap ng modelo. Ang wastong pagsisimula ng mga parameter ng modelo ay makakatulong sa algorithm ng pag-aaral na magtagpo nang mas mabilis at makamit ang mas mahusay na katumpakan.
Ang pagkamit ng mas mataas na katumpakan sa aming modelo ng machine learning ay nagsasangkot ng pag-eksperimento sa iba't ibang hyperparameter. Ang rate ng pagkatuto, laki ng batch, bilang ng mga nakatagong unit, parameter ng regularization, algorithm ng pag-optimize, arkitektura ng network, mga function ng activation, at pagsisimula ng parameter ay lahat ng hyperparameter na maaaring i-tune upang mapabuti ang pagganap ng modelo. Mahalagang maingat na piliin at isaayos ang mga hyperparameter na ito upang magkaroon ng balanse sa pagitan ng bilis at katumpakan ng convergence, pati na rin upang maiwasan ang overfitting o underfitting.
Iba pang kamakailang mga tanong at sagot tungkol sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ano ang text to speech (TTS) at kung paano ito gumagana sa AI?
- Ano ang mga limitasyon sa pagtatrabaho sa malalaking dataset sa machine learning?
- Magagawa ba ng machine learning ang ilang dialogic na tulong?
- Ano ang TensorFlow playground?
- Ano ba talaga ang ibig sabihin ng mas malaking dataset?
- Ano ang ilang halimbawa ng mga hyperparameter ng algorithm?
- Ano ang pag-aaral ng ensemble?
- Paano kung ang napiling machine learning algorithm ay hindi angkop at paano makasigurado na piliin ang tama?
- Kailangan ba ng isang machine learning model ang pangangasiwa sa panahon ng pagsasanay nito?
- Ano ang mga pangunahing parameter na ginagamit sa mga algorithm na nakabatay sa neural network?
Tingnan ang higit pang mga tanong at sagot sa EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Higit pang mga tanong at sagot:
- Patlang: Artipisyal na Talino
- programa: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (pumunta sa programa ng sertipikasyon)
- Aralin: Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine (pumunta sa kaugnay na aralin)
- Paksa: Kaso ng paggamit ng pag-aaral ng machine sa fashion (pumunta sa kaugnay na paksa)
- Pagsusuri sa pagsusulit