ไฮเปอร์พารามิเตอร์ของอัลกอริทึมคืออะไร

/ / ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บริษัท, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

ในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และแพลตฟอร์มบนคลาวด์ เช่น Google Cloud Machine Learning ไฮเปอร์พารามิเตอร์มีบทบาทสำคัญในประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของอัลกอริทึม ไฮเปอร์พารามิเตอร์คือการกำหนดค่าภายนอกที่ตั้งค่าไว้ก่อนที่กระบวนการฝึกอบรมจะเริ่มต้น ซึ่งจะควบคุมพฤติกรรมของอัลกอริทึมการเรียนรู้และส่งผลโดยตรงต่อประสิทธิภาพของแบบจำลอง

เพื่อให้เข้าใจไฮเปอร์พารามิเตอร์ จำเป็นต้องแยกแยะไฮเปอร์พารามิเตอร์ออกจากพารามิเตอร์ พารามิเตอร์อยู่ภายในโมเดลและเรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรมในระหว่างกระบวนการเรียนรู้ ตัวอย่างของพารามิเตอร์ ได้แก่ น้ำหนักในโครงข่ายประสาทเทียมหรือค่าสัมประสิทธิ์ในแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น ในทางกลับกัน ไฮเปอร์พารามิเตอร์ไม่ได้เรียนรู้จากข้อมูลการฝึกอบรม แต่ถูกกำหนดไว้ล่วงหน้าโดยผู้ประกอบวิชาชีพ พวกเขาควบคุมกระบวนการและโครงสร้างการฝึกของโมเดล

ประเภทของไฮเปอร์พารามิเตอร์

1. ไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบจำลอง: สิ่งเหล่านี้กำหนดโครงสร้างของแบบจำลอง ตัวอย่างเช่น ในโครงข่ายประสาทเทียม ไฮเปอร์พารามิเตอร์จะรวมจำนวนเลเยอร์และจำนวนเซลล์ประสาทในแต่ละเลเยอร์ ในแผนผังการตัดสินใจ ไฮเปอร์พารามิเตอร์อาจรวมความลึกสูงสุดของแผนผังหรือจำนวนตัวอย่างขั้นต่ำที่จำเป็นในการแยกโหนด

2. อัลกอริทึมไฮเปอร์พารามิเตอร์: สิ่งเหล่านี้ควบคุมกระบวนการเรียนรู้เอง ตัวอย่างได้แก่ อัตราการเรียนรู้ในอัลกอริธึมการไล่ระดับแบบไล่ระดับ ขนาดแบทช์ในการไล่ระดับแบบไล่ระดับแบบมินิแบทช์ และจำนวนยุคสำหรับการฝึก

ตัวอย่างของไฮเปอร์พารามิเตอร์

1. อัตราการเรียนรู้: นี่คือไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่สำคัญในอัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม เช่น การไล่ระดับสี โดยจะกำหนดขนาดขั้นตอนในการวนซ้ำแต่ละครั้งในขณะที่เคลื่อนไปยังฟังก์ชันการสูญเสียขั้นต่ำ อัตราการเรียนรู้ที่สูงอาจทำให้โมเดลมาบรรจบกันเร็วเกินไปกับวิธีแก้ปัญหาที่ไม่เหมาะสม ในขณะที่อัตราการเรียนรู้ที่ต่ำอาจส่งผลให้กระบวนการฝึกอบรมยืดเยื้อซึ่งอาจติดอยู่ในขั้นต่ำสุดในท้องถิ่น

2. ขนาดแบทช์: ใน Stochastic Gradient Descent (SGD) และตัวแปรต่างๆ ขนาดแบตช์คือจำนวนตัวอย่างการฝึกที่ใช้ในการวนซ้ำหนึ่งครั้ง ขนาดแบทช์ที่เล็กลงจะทำให้สามารถประมาณค่าการไล่ระดับสีได้แม่นยำยิ่งขึ้น แต่อาจมีราคาแพงและเสียงรบกวนในการคำนวณ ในทางกลับกัน ขนาดแบตช์ที่ใหญ่ขึ้นสามารถเร่งการคำนวณได้ แต่อาจทำให้การประมาณค่าการไล่ระดับสีมีความแม่นยำน้อยลง

3. จำนวนยุค: ไฮเปอร์พารามิเตอร์นี้กำหนดจำนวนครั้งที่อัลกอริทึมการเรียนรู้จะทำงานผ่านชุดข้อมูลการฝึกอบรมทั้งหมด ยุคสมัยที่มากขึ้นสามารถนำไปสู่การเรียนรู้ที่ดีขึ้น แต่ยังเพิ่มความเสี่ยงในการติดตั้งมากเกินไปหากโมเดลเรียนรู้สิ่งรบกวนในข้อมูลการฝึก

4. อัตราการออกกลางคัน: ในโครงข่ายประสาทเทียม การออกกลางคันเป็นเทคนิคการทำให้เป็นมาตรฐานโดยที่เซลล์ประสาทที่เลือกแบบสุ่มจะถูกละเว้นในระหว่างการฝึก อัตราการออกกลางคันคือเศษส่วนของเซลล์ประสาทที่ลดลง ซึ่งจะช่วยในการป้องกันการโอเวอร์ฟิตโดยทำให้แน่ใจว่าเครือข่ายไม่ต้องพึ่งพาเซลล์ประสาทบางตัวมากเกินไป

5. พารามิเตอร์การทำให้เป็นมาตรฐาน: ซึ่งรวมถึงค่าสัมประสิทธิ์การทำให้เป็นมาตรฐาน L1 และ L2 ที่จะลงโทษน้ำหนักจำนวนมากในแบบจำลอง การทำให้เป็นมาตรฐานจะช่วยป้องกันการฟิตติ้งมากเกินไปโดยการเพิ่มบทลงโทษสำหรับน้ำหนักที่มากขึ้น ดังนั้นจึงสนับสนุนให้โมเดลที่เรียบง่ายขึ้น

การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์

การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นกระบวนการค้นหาชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับอัลกอริทึมการเรียนรู้ นี่เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากการเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์สามารถส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของแบบจำลอง วิธีการทั่วไปสำหรับการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ ได้แก่:

1. ค้นหากริด: วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการกำหนดชุดของไฮเปอร์พารามิเตอร์และลองใช้ชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ทั้งหมด แม้ว่าจะละเอียดถี่ถ้วน แต่ก็อาจมีราคาแพงและใช้เวลานานในการคำนวณ

2. สุ่มค้นหา: แทนที่จะลองใช้ชุดค่าผสมทั้งหมด การค้นหาแบบสุ่มจะสุ่มตัวอย่างชุดค่าผสมไฮเปอร์พารามิเตอร์จากพื้นที่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า วิธีนี้มักจะมีประสิทธิภาพมากกว่าการค้นหาตาราง และสามารถค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีโดยมีการวนซ้ำน้อยกว่า

3. การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเบย์: นี่เป็นวิธีการที่ซับซ้อนกว่าซึ่งสร้างแบบจำลองความน่าจะเป็นของฟังก์ชันวัตถุประสงค์ และใช้แบบจำลองนั้นเพื่อเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่มีแนวโน้มมากที่สุดในการประเมิน สร้างสมดุลระหว่างการสำรวจและการใช้ประโยชน์เพื่อค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดอย่างมีประสิทธิภาพ

4. ไฮเปอร์แบนด์: วิธีนี้จะรวมการค้นหาแบบสุ่มกับการหยุดก่อนเวลา เริ่มต้นด้วยการกำหนดค่าจำนวนมากและค่อยๆ จำกัดพื้นที่การค้นหาให้แคบลงโดยการหยุดการกำหนดค่าที่มีประสิทธิภาพต่ำตั้งแต่เนิ่นๆ

ตัวอย่างการปฏิบัติ

พิจารณาโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการจัดหมวดหมู่รูปภาพโดยใช้เฟรมเวิร์ก TensorFlow บน Google Cloud Machine Learning ไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่อไปนี้อาจได้รับการพิจารณา:

1. อัตราการเรียนรู้: ช่วงทั่วไปอาจเป็น [0.001, 0.01, 0.1] ค่าที่เหมาะสมที่สุดขึ้นอยู่กับชุดข้อมูลและสถาปัตยกรรมโมเดลเฉพาะ

2. ขนาดแบทช์: ค่าทั่วไป ได้แก่ 32, 64 และ 128 ตัวเลือกจะขึ้นอยู่กับทรัพยากรการคำนวณที่มีอยู่และขนาดของชุดข้อมูล

3. จำนวนยุค: อาจมีตั้งแต่ 10 ถึง 100 หรือมากกว่านั้น ขึ้นอยู่กับความเร็วที่โมเดลมาบรรจบกัน

4. อัตราการออกกลางคัน: ค่าต่างๆ เช่น 0.2, 0.5 และ 0.7 อาจถูกทดสอบเพื่อหาข้อแลกเปลี่ยนที่ดีที่สุดระหว่างการฟิตติ้งอันเดอร์ฟิตติ้งและการโอเวอร์ฟิตติ้ง

5. ค่าสัมประสิทธิ์การปรับมาตรฐาน: สำหรับการทำให้ L2 เป็นมาตรฐาน สามารถพิจารณาค่าเช่น 0.0001, 0.001 และ 0.01 ได้

ผลกระทบต่อประสิทธิภาพของโมเดล

ผลกระทบของไฮเปอร์พารามิเตอร์ต่อประสิทธิภาพของโมเดลนั้นมีความสำคัญมาก ตัวอย่างเช่น อัตราการเรียนรู้ที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้แบบจำลองแกว่งไปรอบ ๆ ค่าต่ำสุดหรือมาบรรจบกันช้าเกินไป ในทำนองเดียวกัน ขนาดแบตช์ที่ไม่เพียงพออาจนำไปสู่การประมาณค่าการไล่ระดับสีที่มีเสียงดัง ซึ่งส่งผลต่อความเสถียรของกระบวนการฝึก พารามิเตอร์การทำให้เป็นมาตรฐานมีความสำคัญในการควบคุมการติดตั้งมากเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแบบจำลองที่ซับซ้อนซึ่งมีพารามิเตอร์จำนวนมาก

เครื่องมือและกรอบการทำงาน

เครื่องมือและกรอบงานหลายอย่างอำนวยความสะดวกในการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ Google Cloud Machine Learning ให้บริการต่างๆ เช่น การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของแพลตฟอร์ม AI ซึ่งทำให้การค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดโดยอัตโนมัติโดยใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Google เฟรมเวิร์กยอดนิยมอื่นๆ ได้แก่:

1. เครัส จูนเนอร์: ส่วนขยายสำหรับ Keras ที่ช่วยให้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์ได้ง่าย
2. ออปทูน่า: เฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์โดยอัตโนมัติโดยใช้กลยุทธ์การสุ่มตัวอย่างและการตัดที่มีประสิทธิภาพ
3. GridSearchCV และ RandomizedSearchCV ของ Scikit-learn: เครื่องมือเหล่านี้เรียบง่ายแต่ทรงพลังสำหรับการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ในโมเดล scikit-learn

ปฏิบัติที่ดีที่สุด

1. เริ่มต้นด้วยการค้นหาแบบหยาบ: เริ่มต้นด้วยการค้นหาแบบกว้างๆ ในไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่หลากหลายเพื่อทำความเข้าใจผลกระทบที่มีต่อประสิทธิภาพของโมเดล
2. ปรับแต่งการค้นหา: เมื่อระบุภูมิภาคที่น่าสนใจแล้ว ให้ทำการค้นหาอย่างละเอียดยิ่งขึ้นภายในภูมิภาคนั้นเพื่อปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด
3. ใช้การตรวจสอบแบบไขว้: ใช้การตรวจสอบข้ามเพื่อให้แน่ใจว่าไฮเปอร์พารามิเตอร์สรุปข้อมูลได้ดีกับข้อมูลที่มองไม่เห็น
4. มอนิเตอร์สำหรับโอเวอร์ฟิตติ้ง: จับตาดูประสิทธิภาพของโมเดลในข้อมูลการตรวจสอบเพื่อตรวจจับการติดตั้งมากเกินไปตั้งแต่เนิ่นๆ
5. ใช้ประโยชน์จากเครื่องมืออัตโนมัติ: ใช้เครื่องมือปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์อัตโนมัติเพื่อประหยัดเวลาและทรัพยากรในการคำนวณ

ไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นส่วนพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงที่ต้องพิจารณาและปรับแต่งอย่างรอบคอบ พวกเขาควบคุมกระบวนการฝึกอบรมและโครงสร้างของแบบจำลอง ซึ่งส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อประสิทธิภาพและความสามารถในการวางนัยทั่วไป การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสามารถนำไปสู่การปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างมาก ทำให้เป็นขั้นตอนสำคัญในเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง

คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , ,