ขนาดแบทช์ ยุค และขนาดชุดข้อมูลเป็นส่วนสำคัญอย่างยิ่งในการเรียนรู้ของเครื่อง และมักเรียกกันว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์ เพื่อให้เข้าใจแนวคิดนี้ เราจะมาเจาะลึกแต่ละคำศัพท์ทีละคำ
ขนาดแบทช์:
ขนาดแบทช์คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่กำหนดจำนวนตัวอย่างที่ได้รับการประมวลผลก่อนที่น้ำหนักของแบบจำลองจะได้รับการอัปเดตระหว่างการฝึก มีบทบาทสำคัญในการกำหนดความเร็วและความเสถียรของกระบวนการเรียนรู้ ขนาดแบตช์ที่น้อยลงช่วยให้อัปเดตน้ำหนักของโมเดลได้มากขึ้น ส่งผลให้การบรรจบกันเร็วขึ้น อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้สามารถทำให้เกิดเสียงรบกวนในกระบวนการเรียนรู้ได้เช่นกัน ในทางกลับกัน ขนาดชุดที่ใหญ่ขึ้นจะทำให้การประมาณค่าการไล่ระดับสีมีความเสถียรมากขึ้น แต่อาจทำให้กระบวนการฝึกช้าลงได้
ตัวอย่างเช่น ในการสุ่มโคตรไล่ระดับ (SGD) ขนาดแบทช์ 1 เรียกว่า SGD บริสุทธิ์ โดยที่แบบจำลองจะอัปเดตน้ำหนักหลังจากประมวลผลแต่ละตัวอย่างแล้ว ในทางกลับกัน ขนาดแบทช์เท่ากับขนาดของชุดข้อมูลการฝึกเรียกว่าการไล่ระดับแบทช์ โดยที่โมเดลจะอัปเดตน้ำหนักหนึ่งครั้งต่อยุค
ยุค:
ยุคเป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์อีกตัวหนึ่งที่กำหนดจำนวนครั้งที่ชุดข้อมูลทั้งหมดถูกส่งไปข้างหน้าและข้างหลังผ่านโครงข่ายประสาทเทียมระหว่างการฝึก การฝึกโมเดลสำหรับหลายยุคทำให้สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูลโดยการปรับน้ำหนักของมันซ้ำๆ อย่างไรก็ตาม การฝึกอบรมสำหรับยุคที่มากเกินไปอาจนำไปสู่การฟิตติ้งมากเกินไป โดยที่แบบจำลองทำงานได้ดีกับข้อมูลการฝึก แต่ไม่สามารถสรุปข้อมูลทั่วไปกับข้อมูลที่มองไม่เห็นได้
ตัวอย่างเช่น หากชุดข้อมูลประกอบด้วย 1,000 ตัวอย่างและแบบจำลองได้รับการฝึกฝนมา 10 ยุค นั่นหมายความว่าแบบจำลองได้เห็นชุดข้อมูลทั้งหมด 10 ครั้งในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม
ขนาดชุดข้อมูล:
ขนาดชุดข้อมูลอ้างอิงถึงจำนวนตัวอย่างที่พร้อมใช้งานสำหรับการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพของโมเดลและความสามารถในการวางลักษณะทั่วไป ขนาดชุดข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นมักจะนำไปสู่ประสิทธิภาพของโมเดลที่ดีขึ้น เนื่องจากมีตัวอย่างที่หลากหลายมากขึ้นเพื่อให้โมเดลเรียนรู้ อย่างไรก็ตาม การทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ยังช่วยเพิ่มทรัพยากรในการคำนวณและเวลาที่ต้องใช้ในการฝึกอบรมอีกด้วย
ในทางปฏิบัติ จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องรักษาสมดุลระหว่างขนาดชุดข้อมูลและความซับซ้อนของโมเดล เพื่อป้องกันไม่ให้มีการติดตั้งมากเกินไปหรือไม่เพียงพอ สามารถใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การเพิ่มข้อมูลและการทำให้เป็นมาตรฐาน เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากชุดข้อมูลที่จำกัด
ขนาดแบทช์ ยุค และขนาดชุดข้อมูลล้วนเป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์ในการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งมีอิทธิพลอย่างมากต่อกระบวนการฝึกอบรมและประสิทธิภาพขั้นสุดท้ายของโมเดล การทำความเข้าใจวิธีปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์เหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงที่แข็งแกร่งและแม่นยำ
คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- การอ่านออกเสียงข้อความ (TTS) คืออะไร และทำงานร่วมกับ AI ได้อย่างไร
- อะไรคือข้อจำกัดในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ใน Machine Learning?
- แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยโต้ตอบเชิงโต้ตอบได้หรือไม่
- สนามเด็กเล่น TensorFlow คืออะไร
- ชุดข้อมูลที่ใหญ่กว่าหมายถึงอะไรจริงๆ
- ตัวอย่างไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมมีอะไรบ้าง
- การเรียนรู้แบบ Ensamble คืออะไร?
- จะเกิดอะไรขึ้นหากอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เลือกไม่เหมาะสม และเราจะแน่ใจได้อย่างไรว่าจะเลือกอัลกอริธึมที่ถูกต้อง
- โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำเป็นต้องมีการควบคุมดูแลระหว่างการฝึกหรือไม่
- พารามิเตอร์หลักที่ใช้ในอัลกอริธึมที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมคืออะไร
ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning