ในขอบเขตของการเรียนรู้ของเครื่อง ไฮเปอร์พารามิเตอร์มีบทบาทสำคัญในการกำหนดประสิทธิภาพและพฤติกรรมของอัลกอริทึม ไฮเปอร์พารามิเตอร์คือพารามิเตอร์ที่ตั้งค่าก่อนที่กระบวนการเรียนรู้จะเริ่มต้น พวกเขาไม่ได้เรียนรู้ระหว่างการฝึกอบรม แต่จะควบคุมกระบวนการเรียนรู้แทน ในทางตรงกันข้าม พารามิเตอร์โมเดลจะได้เรียนรู้ระหว่างการฝึก เช่น น้ำหนักในโครงข่ายประสาทเทียม
เรามาเจาะลึกตัวอย่างของไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่มักพบในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง:
1. อัตราการเรียนรู้ (α): อัตราการเรียนรู้เป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ควบคุมว่าเราจะปรับน้ำหนักของเครือข่ายของเรามากน้อยเพียงใดโดยคำนึงถึงการไล่ระดับการสูญเสีย อัตราการเรียนรู้สูงอาจนำไปสู่การโอเวอร์ชู้ต โดยที่พารามิเตอร์ของโมเดลมีความผันผวนอย่างมาก ในขณะที่อัตราการเรียนรู้ต่ำอาจทำให้การบรรจบกันช้า
2. จำนวนหน่วย/เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่: ในโครงข่ายประสาทเทียม จำนวนหน่วยและเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่กำหนดความซับซ้อนของโมเดล หน่วยหรือเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่มากขึ้นสามารถจับรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น แต่ก็สามารถนำไปสู่การพอดีเกินไปได้
3. ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งาน: ตัวเลือกฟังก์ชันการเปิดใช้งาน เช่น ReLU (Rectified Linear Unit) หรือ Sigmoid เป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ส่งผลต่อความไม่เชิงเส้นของโมเดล ฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่แตกต่างกันจะมีคุณสมบัติที่แตกต่างกัน และอาจส่งผลต่อความเร็วการเรียนรู้และประสิทธิภาพของโมเดลได้
4. ขนาดแบทช์: ขนาดแบทช์คือจำนวนตัวอย่างการฝึกที่ใช้ในการวนซ้ำหนึ่งครั้ง เป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ส่งผลต่อความเร็วและความเสถียรของการฝึก ขนาดแบตช์ที่มากขึ้นสามารถเร่งการฝึกได้ แต่อาจส่งผลให้การอัปเดตมีความแม่นยำน้อยลง ในขณะที่ขนาดแบตช์ที่เล็กลงสามารถให้การอัปเดตที่แม่นยำยิ่งขึ้น แต่การฝึกช้าลง
5. ความแข็งแกร่งของการทำให้เป็นมาตรฐาน: การทำให้เป็นมาตรฐานเป็นเทคนิคที่ใช้ในการป้องกันการโอเวอร์ฟิตโดยการเพิ่มเงื่อนไขการลงโทษให้กับฟังก์ชันการสูญเสีย ความแรงของการทำให้เป็นมาตรฐาน เช่น แล ในการทำให้เป็นมาตรฐานของ L2 เป็นพารามิเตอร์หลายมิติที่ควบคุมผลกระทบของเงื่อนไขการทำให้เป็นมาตรฐานต่อการสูญเสียโดยรวม
6. อัตราการออกกลางคัน: การออกกลางคันเป็นเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานโดยที่เซลล์ประสาทที่เลือกแบบสุ่มจะถูกละเว้นระหว่างการฝึก อัตราการออกกลางคันคือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่กำหนดความน่าจะเป็นที่จะหลุดออกจากเซลล์ประสาท ช่วยป้องกันการฟิตร่างกายมากเกินไปโดยทำให้เกิดเสียงรบกวนระหว่างการฝึกซ้อม
7. ขนาดเคอร์เนล: ในเครือข่ายประสาทเทียมแบบหมุนวน (CNN) ขนาดเคอร์เนลคือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่กำหนดขนาดของตัวกรองที่ใช้กับข้อมูลอินพุต ขนาดเคอร์เนลที่ต่างกันจะบันทึกระดับรายละเอียดที่แตกต่างกันในข้อมูลอินพุต
8. จำนวนต้นไม้ (ในป่าสุ่ม): ในวิธีการรวมกลุ่ม เช่น Random Forest จำนวนต้นไม้คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่กำหนดจำนวนต้นไม้ตัดสินใจในป่า การเพิ่มจำนวนทรีสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่ยังเพิ่มต้นทุนการคำนวณด้วย
9. C ในเครื่องเวกเตอร์ที่รองรับ (SVM): ใน SVM นั้น C คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ควบคุมการแลกเปลี่ยนระหว่างการมีขอบเขตการตัดสินใจที่ราบรื่นและการจัดประเภทคะแนนการฝึกอบรมอย่างถูกต้อง ค่า C ที่สูงกว่านำไปสู่ขอบเขตการตัดสินใจที่ซับซ้อนมากขึ้น
10. จำนวนคลัสเตอร์ (เป็น K-Means): ในอัลกอริธึมการจัดกลุ่ม เช่น K-Means จำนวนคลัสเตอร์คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่กำหนดจำนวนคลัสเตอร์ที่อัลกอริทึมควรระบุในข้อมูล การเลือกจำนวนคลัสเตอร์ที่เหมาะสมถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับผลลัพธ์ของการจัดกลุ่มที่มีความหมาย
ตัวอย่างเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงลักษณะที่หลากหลายของไฮเปอร์พารามิเตอร์ในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นขั้นตอนสำคัญในเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของโมเดลและลักษณะทั่วไป การค้นหาตาราง การค้นหาแบบสุ่ม และการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเบย์เป็นเทคนิคทั่วไปที่ใช้ในการค้นหาชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุดสำหรับปัญหาที่กำหนด
ไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นองค์ประกอบสำคัญในอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีอิทธิพลต่อพฤติกรรมและประสิทธิภาพของโมเดล การทำความเข้าใจบทบาทของไฮเปอร์พารามิเตอร์และวิธีการปรับแต่งอย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ประสบความสำเร็จ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- ข้อความเป็นคำพูด
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
- TensorBoard คืออะไร?
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:
- สนาม: ปัญญาประดิษฐ์
- โปรแกรม: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (ไปที่โปรแกรมการรับรอง)
- บทเรียน: บทนำ (ไปที่บทเรียนที่เกี่ยวข้อง)
- หัวข้อ: การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร (ไปที่หัวข้อที่เกี่ยวข้อง)