Какие гиперпараметры используются в машинном обучении?
В области машинного обучения, особенно при использовании таких платформ, как Google Cloud Machine Learning, понимание гиперпараметров важно для разработки и оптимизации моделей. Гиперпараметры — это настройки или конфигурации, внешние по отношению к модели, которые определяют процесс обучения и влияют на производительность алгоритмов машинного обучения. В отличие от параметров модели, которые изучаются из данных в процессе обучения, гиперпараметры устанавливаются до начала обучения и остаются постоянными на протяжении всего обучения.
Гиперпараметры можно в целом разделить на несколько типов в зависимости от их роли и функции в конвейере машинного обучения. Эти категории включают гиперпараметры моделей, гиперпараметры оптимизации и гиперпараметры обработки данных. Каждый тип играет особую роль в формировании того, как модель учится на данных и обобщает новые, невиданные данные.
Гиперпараметры модели
1. Архитектурные гиперпараметры: Они определяют структуру модели. Например, в нейронных сетях гиперпараметры архитектуры включают количество слоев, количество узлов на слой и тип используемых функций активации. Например, глубокая нейронная сеть может иметь гиперпараметры, определяющие три скрытых слоя с 128, 64 и 32 узлами соответственно, и ReLU (Rectified Linear Unit) в качестве функции активации.
2. Регуляризация гиперпараметров: Методы регуляризации используются для предотвращения переобучения, которое происходит, когда модель изучает шум в обучающих данных, а не базовый шаблон. Обычные гиперпараметры регуляризации включают коэффициенты регуляризации L1 и L2. Эти коэффициенты контролируют штраф, применяемый к большим весам в модели. Например, установка более высокого коэффициента регуляризации L2 будет сильнее штрафовать большие веса, тем самым поощряя модель поддерживать меньшие веса и потенциально улучшать обобщение.
3. Уровень отчисления: В нейронных сетях dropout — это метод регуляризации, при котором случайно выбранные нейроны игнорируются во время обучения. Dropout rate — это гиперпараметр, который определяет долю нейронов, которые нужно удалить во время каждой итерации обучения. Dropout rate 0.5 означает, что 50% нейронов удаляются случайным образом в каждой итерации, что помогает снизить переобучение.
Оптимизация гиперпараметров
1. Скорость обучения: Это, пожалуй, один из самых важных гиперпараметров в обучении нейронных сетей. Скорость обучения определяет размер шагов, предпринимаемых в направлении минимума функции потерь. Высокая скорость обучения может привести к тому, что модель будет слишком быстро сходиться к неоптимальному решению, в то время как низкая скорость обучения может сделать процесс обучения чрезмерно медленным или застрять в локальных минимумах.
2. Размер партии: Этот гиперпараметр определяет количество обучающих образцов, используемых в одной итерации процесса обучения. Меньшие размеры партии могут привести к более точной оценке градиента, но могут увеличить время, необходимое для завершения эпохи. И наоборот, большие размеры партии могут ускорить обучение, но могут привести к менее точным моделям.
3. Импульс: Используется в алгоритмах оптимизации, таких как стохастический градиентный спуск с импульсом, этот гиперпараметр помогает ускорить векторы градиента в правильном направлении, что приводит к более быстрой сходимости. Он помогает сглаживать колебания на пути оптимизации.
4. Количество эпох: Этот гиперпараметр определяет количество полных проходов через набор данных обучения. Большее количество эпох обычно дает модели больше возможностей для обучения на данных, но также может увеличить риск переобучения.
Гиперпараметры обработки данных
1. Масштабирование функций: Перед обучением модели часто требуется масштабировать признаки. Гиперпараметры, связанные с масштабированием признаков, включают выбор метода масштабирования, например, масштабирование Min-Max или стандартизация. Этот выбор может существенно повлиять на производительность модели, особенно для алгоритмов, чувствительных к масштабированию признаков, таких как машины опорных векторов и кластеризация K-средних.
2. Параметры дополнения данных: В задачах обработки изображений аугментация данных используется для искусственного расширения размера обучающего набора данных путем создания измененных версий изображений в наборе данных. Гиперпараметры здесь включают типы применяемых преобразований, такие как вращение, перемещение, переворачивание и масштабирование, а также вероятность применения каждого преобразования.
3. Методы выборки: В случаях, когда данные несбалансированы, можно использовать такие методы, как избыточная выборка класса меньшинства или недостаточная выборка класса большинства. Гиперпараметры здесь включают отношение выборок классов меньшинства и большинства.
Настройка гиперпараметра
Процесс выбора оптимальных гиперпараметров известен как настройка гиперпараметров. Это критически важный шаг, поскольку выбор гиперпараметров может существенно повлиять на производительность модели. Распространенные методы настройки гиперпараметров включают:
1. Поиск сетки: Этот метод включает определение сетки значений гиперпараметров и исчерпывающую проверку каждой комбинации. Несмотря на простоту, поиск в сетке может быть вычислительно затратным, особенно при большом количестве гиперпараметров.
2. Случайный поиск: Вместо того, чтобы пробовать все возможные комбинации, случайный поиск выбирает случайные комбинации гиперпараметров. Этот подход часто более эффективен, чем поиск по сетке, и может привести к лучшим результатам, особенно когда имеют значение только несколько гиперпараметров.
3. Байесовская оптимизация: Это более сложный подход, который моделирует эффективность гиперпараметров как вероятностную функцию и стремится найти наилучший набор гиперпараметров путем балансирования исследования и эксплуатации.
4. Автоматизированное машинное обучение (AutoML): Такие платформы, как Google Cloud AutoML, используют передовые алгоритмы для автоматического поиска лучших гиперпараметров. Это может сэкономить время и ресурсы, особенно для практиков, которые могут не иметь глубоких знаний в области машинного обучения.
Практические примеры
Рассмотрим сценарий, в котором выполняется обучение сверточной нейронной сети (CNN) для классификации изображений с использованием Google Cloud Machine Learning. Гиперпараметры могут включать:
– Количество сверточных слоев и соответствующие им размеры фильтров, которые являются гиперпараметрами архитектуры.
– Скорость обучения и размер партии, которые являются гиперпараметрами оптимизации.
– Методы дополнения данных, такие как вращение и переворачивание, которые являются гиперпараметрами обработки данных.
Систематически настраивая эти гиперпараметры, можно значительно повысить точность модели и ее обобщающие возможности.
В другом примере, при использовании классификатора дерева решений, гиперпараметры могут включать максимальную глубину дерева, минимальное количество образцов, необходимых для разделения узла, и критерий, используемый для разделения. Каждый из этих гиперпараметров может влиять на сложность модели и ее способность к обобщению.
По сути, гиперпараметры являются основополагающими для процесса машинного обучения, влияя как на эффективность, так и на результативность обучения модели. Их тщательный выбор и настройка могут привести к моделям, которые не только хорошо работают на обучающих данных, но и эффективно обобщаются на новые, невиданные данные.
Другие недавние вопросы и ответы, касающиеся EITC/AI/GCML Машинное обучение Google Cloud:
- Как модели Keras заменяют оценщики TensorFlow?
- Как настроить конкретную среду Python с помощью Jupyter Notebook?
- Как использовать TensorFlow Serving?
- Что такое Classifier.export_saved_model и как его использовать?
- Почему регрессия часто используется в качестве предиктора?
- Актуальны ли множители Лагранжа и методы квадратичного программирования для машинного обучения?
- Можно ли применять более одной модели в процессе машинного обучения?
- Может ли машинное обучение адаптировать используемый алгоритм в зависимости от сценария?
- Каков самый простой путь к базовому обучению и развертыванию дидактической модели ИИ на платформе Google AI с использованием бесплатного уровня/пробной версии с использованием графической пользовательской консоли в пошаговой манере для абсолютного новичка без опыта программирования?
- Как на практике обучить и развернуть простую модель ИИ в Google Cloud AI Platform с помощью графического интерфейса консоли GCP в пошаговом руководстве?
Просмотреть дополнительные вопросы и ответы в EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning