Ang laki ng batch, panahon, at laki ng dataset ay talagang mahahalagang aspeto sa machine learning at karaniwang tinutukoy bilang mga hyperparameter. Upang maunawaan ang konseptong ito, alamin natin ang bawat termino nang paisa-isa.
Laki ng batch:
Ang laki ng batch ay isang hyperparameter na tumutukoy sa bilang ng mga sample na naproseso bago ma-update ang mga timbang ng modelo sa panahon ng pagsasanay. Ito ay gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagtukoy ng bilis at katatagan ng proseso ng pag-aaral. Ang mas maliit na laki ng batch ay nagbibigay-daan para sa higit pang mga update sa mga timbang ng modelo, na humahantong sa mas mabilis na convergence. Gayunpaman, maaari rin itong magpasok ng ingay sa proseso ng pag-aaral. Sa kabilang banda, ang mas malaking laki ng batch ay nagbibigay ng mas matatag na pagtatantya ng gradient ngunit maaaring makapagpabagal sa proseso ng pagsasanay.
Halimbawa, sa stochastic gradient descent (SGD), ang isang batch na laki ng 1 ay kilala bilang purong SGD, kung saan ina-update ng modelo ang mga timbang nito pagkatapos iproseso ang bawat indibidwal na sample. Sa kabaligtaran, ang laki ng batch na katumbas ng laki ng dataset ng pagsasanay ay kilala bilang batch gradient descent, kung saan ina-update ng modelo ang mga timbang nito nang isang beses bawat panahon.
Epoch:
Ang epoch ay isa pang hyperparameter na tumutukoy sa bilang ng beses na ang buong dataset ay ipinapasa pasulong at paatras sa pamamagitan ng neural network sa panahon ng pagsasanay. Ang pagsasanay ng isang modelo para sa maraming panahon ay nagbibigay-daan dito na matuto ng mga kumplikadong pattern sa data sa pamamagitan ng pag-aayos ng mga timbang nito nang paulit-ulit. Gayunpaman, ang pagsasanay para sa napakaraming panahon ay maaaring humantong sa overfitting, kung saan mahusay na gumaganap ang modelo sa data ng pagsasanay ngunit nabigong gawing pangkalahatan sa hindi nakikitang data.
Halimbawa, kung ang isang dataset ay binubuo ng 1,000 sample at ang modelo ay sinanay sa loob ng 10 panahon, nangangahulugan ito na nakita ng modelo ang buong dataset nang 10 beses sa panahon ng proseso ng pagsasanay.
Laki ng dataset:
Ang laki ng dataset ay tumutukoy sa bilang ng mga sample na available para sa pagsasanay ng machine learning model. Isa itong kritikal na salik na direktang nakakaapekto sa pagganap ng modelo at kakayahan sa pangkalahatan. Ang mas malaking sukat ng dataset ay kadalasang humahantong sa mas mahusay na pagganap ng modelo dahil nagbibigay ito ng mas magkakaibang mga halimbawa para matutunan ng modelo. Gayunpaman, ang pagtatrabaho sa malalaking dataset ay maaari ding mapataas ang computational resources at oras na kinakailangan para sa pagsasanay.
Sa pagsasagawa, mahalagang magkaroon ng balanse sa pagitan ng laki ng dataset at pagiging kumplikado ng modelo upang maiwasan ang overfitting o underfitting. Maaaring gamitin ang mga diskarte gaya ng pagpapalaki ng data at regularisasyon upang masulit ang limitadong mga dataset.
Ang laki ng batch, epoch, at laki ng dataset ay lahat ng hyperparameter sa machine learning na makabuluhang nakakaimpluwensya sa proseso ng pagsasanay at sa panghuling performance ng modelo. Ang pag-unawa sa kung paano epektibong isaayos ang mga hyperparameter na ito ay mahalaga para sa pagbuo ng matatag at tumpak na mga modelo ng machine learning.
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