ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องจักรคืออะไร

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

ในโดเมนของการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้แพลตฟอร์มเช่น Google Cloud Machine Learning การทำความเข้าใจไฮเปอร์พารามิเตอร์ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการพัฒนาและเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดล ไฮเปอร์พารามิเตอร์คือการตั้งค่าหรือการกำหนดค่าภายนอกโมเดลที่กำหนดกระบวนการเรียนรู้และส่งผลต่อประสิทธิภาพของอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งแตกต่างจากพารามิเตอร์ของโมเดลที่เรียนรู้จากข้อมูลระหว่างกระบวนการฝึกอบรม ไฮเปอร์พารามิเตอร์จะถูกตั้งค่าก่อนเริ่มการฝึกอบรมและคงที่ตลอด

ไฮเปอร์พารามิเตอร์สามารถแบ่งประเภทได้อย่างกว้างๆ เป็นหลายประเภทตามบทบาทและฟังก์ชันในกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักร ประเภทเหล่านี้ได้แก่ ไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดล ไฮเปอร์พารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ และไฮเปอร์พารามิเตอร์การประมวลผลข้อมูล แต่ละประเภทมีบทบาทที่แตกต่างกันในการกำหนดว่าโมเดลจะเรียนรู้จากข้อมูลและสรุปผลเป็นข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้อย่างไร

ไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบจำลอง

1. สถาปัตยกรรมไฮเปอร์พารามิเตอร์:สิ่งเหล่านี้จะกำหนดโครงสร้างของแบบจำลอง ตัวอย่างเช่น ในเครือข่ายประสาทเทียม ไฮเปอร์พารามิเตอร์ของสถาปัตยกรรมจะประกอบด้วยจำนวนชั้น จำนวนโหนดต่อชั้น และประเภทของฟังก์ชันการเปิดใช้งานที่ใช้ ตัวอย่างเช่น เครือข่ายประสาทเทียมเชิงลึกอาจมีไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ระบุชั้นที่ซ่อนอยู่สามชั้น โดยมีโหนด 128 โหนด 64 และ 32 โหนด ตามลำดับ และมี ReLU (Rectified Linear Unit) เป็นฟังก์ชันการเปิดใช้งาน

2. ไฮเปอร์พารามิเตอร์การปรับมาตรฐาน:เทคนิคการปรับมาตรฐานใช้เพื่อป้องกันการโอเวอร์ฟิตติ้ง ซึ่งเกิดขึ้นเมื่อโมเดลเรียนรู้สัญญาณรบกวนในข้อมูลฝึกอบรมแทนที่จะเป็นรูปแบบพื้นฐาน ไฮเปอร์พารามิเตอร์การปรับมาตรฐานทั่วไป ได้แก่ ค่าสัมประสิทธิ์การปรับมาตรฐาน L1 และ L2 ค่าสัมประสิทธิ์เหล่านี้ควบคุมค่าปรับที่ใช้กับน้ำหนักขนาดใหญ่ในโมเดล ตัวอย่างเช่น การตั้งค่าสัมประสิทธิ์การปรับมาตรฐาน L2 ที่สูงขึ้นจะปรับค่าน้ำหนักขนาดใหญ่ให้ลดลง ดังนั้นจึงส่งเสริมให้โมเดลรักษาน้ำหนักที่เล็กลง และอาจปรับปรุงการสรุปทั่วไปได้

3. อัตราการออกกลางคัน:ในเครือข่ายประสาทเทียม การหลุดจากวงจรเป็นเทคนิคการปรับค่าปกติ โดยจะละเว้นนิวรอนที่เลือกแบบสุ่มระหว่างการฝึก อัตราการหลุดจากวงจรเป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ระบุเศษส่วนของนิวรอนที่จะหลุดออกจากวงจรในแต่ละรอบการฝึก อัตราการหลุดจากวงจร 0.5 หมายความว่า 50% ของนิวรอนจะถูกหลุดออกจากวงจรแบบสุ่มในแต่ละรอบ ซึ่งช่วยลดการโอเวอร์ฟิตติ้งได้

ไฮเปอร์พารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ

1. อัตราการเรียนรู้:นี่อาจเป็นหนึ่งในไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่สำคัญที่สุดในการฝึกเครือข่ายประสาท อัตราการเรียนรู้จะกำหนดขนาดของขั้นตอนที่ดำเนินการเพื่อให้ถึงจุดต่ำสุดของฟังก์ชันการสูญเสีย อัตราการเรียนรู้ที่สูงอาจทำให้แบบจำลองบรรจบกันเร็วเกินไปจนเป็นโซลูชันที่ไม่เหมาะสม ขณะที่อัตราการเรียนรู้ที่ต่ำอาจทำให้กระบวนการฝึกช้าลงมากเกินไปหรือติดอยู่ในจุดต่ำสุดในพื้นที่

2. ขนาดแบทช์:ไฮเปอร์พารามิเตอร์นี้กำหนดจำนวนตัวอย่างการฝึกอบรมที่ใช้ในหนึ่งรอบของกระบวนการฝึกอบรม ขนาดชุดที่เล็กลงอาจทำให้ประมาณการความชันได้แม่นยำยิ่งขึ้น แต่สามารถเพิ่มเวลาที่จำเป็นในการทำให้เสร็จสิ้นหนึ่งยุคได้ ในทางกลับกัน ขนาดชุดที่ใหญ่ขึ้นอาจทำให้การฝึกอบรมเร็วขึ้นแต่ก็อาจทำให้แบบจำลองมีความแม่นยำน้อยลง

3. โมเมนตัม:ใช้ในอัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การไล่ระดับแบบสุ่มด้วยโมเมนตัม ไฮเปอร์พารามิเตอร์นี้ช่วยเร่งเวกเตอร์การไล่ระดับให้ไปในทิศทางที่ถูกต้อง ส่งผลให้บรรจบกันเร็วขึ้น ช่วยปรับความสั่นในเส้นทางการเพิ่มประสิทธิภาพให้ราบรื่นขึ้น

4. จำนวนยุค:ไฮเปอร์พารามิเตอร์นี้กำหนดจำนวนครั้งที่ผ่านชุดข้อมูลฝึกอบรมจนเสร็จสมบูรณ์ โดยปกติแล้ว จำนวนยุคที่มากขึ้นจะทำให้โมเดลมีโอกาสเรียนรู้จากข้อมูลมากขึ้น แต่ก็อาจเพิ่มความเสี่ยงของการโอเวอร์ฟิตติ้งได้เช่นกัน

ไฮเปอร์พารามิเตอร์การประมวลผลข้อมูล

1. คุณสมบัติการปรับขนาด:ก่อนจะฝึกโมเดล ฟีเจอร์ต่างๆ มักจะต้องได้รับการปรับขนาด ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เกี่ยวข้องกับการปรับขนาดฟีเจอร์ ได้แก่ การเลือกวิธีการปรับขนาด เช่น การปรับขนาด Min-Max หรือการกำหนดมาตรฐาน การเลือกนี้สามารถส่งผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลได้อย่างมาก โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับอัลกอริทึมที่ไวต่อการปรับขนาดฟีเจอร์ เช่น Support Vector Machines และการจัดกลุ่ม K-Means

2. พารามิเตอร์การเพิ่มข้อมูล:ในงานประมวลผลภาพ การเพิ่มข้อมูลจะถูกใช้เพื่อขยายขนาดของชุดข้อมูลฝึกอบรมโดยการสร้างภาพเวอร์ชันที่ปรับเปลี่ยนในชุดข้อมูล ไฮเปอร์พารามิเตอร์ในที่นี้รวมถึงประเภทของการแปลงที่ใช้ เช่น การหมุน การแปล การพลิก และการซูม และความน่าจะเป็นที่การแปลงแต่ละรายการจะถูกนำไปใช้

3. วิธีการสุ่มตัวอย่าง:ในกรณีที่ข้อมูลไม่สมดุล อาจใช้เทคนิคต่างๆ เช่น การสุ่มตัวอย่างเกินของคลาสส่วนน้อยหรือการสุ่มตัวอย่างน้อยเกินไปของคลาสส่วนใหญ๋ ไฮเปอร์พารามิเตอร์ในที่นี้รวมถึงอัตราส่วนของตัวอย่างคลาสส่วนน้อยต่อคลาสส่วนใหญ๋

การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์

กระบวนการในการเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุดเรียกว่าการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ ซึ่งถือเป็นขั้นตอนสำคัญ เนื่องจากการเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์อาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อประสิทธิภาพของโมเดล วิธีการทั่วไปสำหรับการปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ ได้แก่:

1. ค้นหากริด:วิธีนี้เกี่ยวข้องกับการกำหนดตารางค่าไฮเปอร์พารามิเตอร์และลองทุกค่าผสมอย่างละเอียดถี่ถ้วน แม้จะง่าย แต่การค้นหาในตารางอาจต้องใช้การคำนวณมาก โดยเฉพาะเมื่อมีไฮเปอร์พารามิเตอร์จำนวนมาก

2. สุ่มค้นหา:แทนที่จะลองทุกชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ การค้นหาแบบสุ่มจะเลือกชุดค่าผสมของไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบสุ่ม วิธีนี้มักมีประสิทธิภาพมากกว่าการค้นหาแบบกริด และสามารถนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีกว่า โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีไฮเปอร์พารามิเตอร์เพียงไม่กี่ตัวที่มีอิทธิพล

3. การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเบย์:นี่เป็นแนวทางที่ซับซ้อนกว่าซึ่งสร้างแบบจำลองประสิทธิภาพของไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นฟังก์ชันความน่าจะเป็น และพยายามค้นหาชุดไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุดโดยการสร้างสมดุลระหว่างการสำรวจและการใช้ประโยชน์

4. การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ (AutoML):แพลตฟอร์มเช่น Google Cloud AutoML ใช้ขั้นตอนขั้นสูงในการค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติ วิธีนี้จะช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร โดยเฉพาะสำหรับผู้ปฏิบัติงานที่อาจไม่มีความเชี่ยวชาญเชิงลึกด้านการเรียนรู้ของเครื่อง

ตัวอย่างการปฏิบัติ

ลองพิจารณาสถานการณ์ที่บุคคลกำลังฝึกเครือข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชั่น (CNN) สำหรับการจำแนกภาพโดยใช้ Google Cloud Machine Learning ไฮเปอร์พารามิเตอร์อาจรวมถึง:

– จำนวนเลเยอร์คอนโวลูชั่นและขนาดตัวกรองที่เกี่ยวข้องซึ่งเป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์ของสถาปัตยกรรม
– อัตราการเรียนรู้และขนาดชุดซึ่งเป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์การเพิ่มประสิทธิภาพ
– เทคนิคการเพิ่มข้อมูล เช่น การหมุนและการพลิก ซึ่งเป็นไฮเปอร์พารามิเตอร์การประมวลผลข้อมูล

การปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์เหล่านี้อย่างเป็นระบบสามารถปรับปรุงความแม่นยำและความสามารถในการสรุปทั่วไปของแบบจำลองได้อย่างมีนัยสำคัญ

ในอีกตัวอย่างหนึ่ง เมื่อใช้ตัวจำแนกประเภทต้นไม้การตัดสินใจ ไฮเปอร์พารามิเตอร์อาจรวมถึงความลึกสูงสุดของต้นไม้ จำนวนตัวอย่างขั้นต่ำที่จำเป็นในการแยกโหนด และเกณฑ์ที่ใช้ในการแยก ไฮเปอร์พารามิเตอร์เหล่านี้แต่ละตัวสามารถส่งผลต่อความซับซ้อนของแบบจำลองและความสามารถในการสรุปผลทั่วไป

โดยพื้นฐานแล้ว ไฮเปอร์พารามิเตอร์เป็นรากฐานของกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งส่งผลต่อทั้งประสิทธิภาพและประสิทธิผลของการฝึกโมเดล การเลือกและปรับแต่งอย่างรอบคอบสามารถนำไปสู่โมเดลที่ไม่เพียงแต่ทำงานได้ดีกับข้อมูลฝึกเท่านั้น แต่ยังสรุปผลได้อย่างมีประสิทธิภาพกับข้อมูลใหม่ที่ไม่เคยเห็นมาก่อนอีกด้วย

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

ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , ,