Hîperparametreyên algorîtmê çi ne?
Di warê fêrbûna makîneyê de, nemaze di çarçoweya îstîxbarata hunerî (AI) û platformên ewr-based ên wekî Google Cloud Machine Learning, hîperparametre di performans û bikêrhatina algorîtmayan de rolek girîng dileyzin. Hîperparametre mîhengên derveyî ne ku berî destpêkirina pêvajoya perwerdehiyê têne danîn, ku tevgera algorîtmaya fêrbûnê birêve dibin û rasterast bandorê li performansa modelê dikin.
Ji bo têgihîştina hîperparametran, pêdivî ye ku meriv wan ji pîvanan veqetîne. Parametreyên hundurê modelê ne û di pêvajoya fêrbûnê de ji daneyên perwerdehiyê têne fêr kirin. Nimûneyên pîvanan di nav torên neuralî de giranî an jî hevberên di modelên regresyonê yên xêz de hene. Ji hêla din ve, hîperparametre ji daneyên perwerdehiyê nayên fêr kirin lê ji hêla bijîjker ve têne diyar kirin. Ew pêvajoya perwerdehiyê û avahiya modelê kontrol dikin.
Cureyên Hyperparameters
1. Model Hyperparameters: Evan avahiya modelê diyar dikin. Mînakî, di torên neuralî de, hîperparametre di her qatek de hejmara qatan û hejmara neuronan vedihewîne. Di darên biryarê de, hîperparametre dibe ku kûrahiya herî zêde ya darê an jî hejmara herî hindik a nimûneyên ku ji bo dabeşkirina girêkek hewce ne pêk bînin.
2. Algorîtma Hyperparameters: Ev bi xwe pêvajoya hînbûnê kontrol dikin. Nimûne rêjeya fêrbûnê di algorîtmayên daketina gradientê de, mezinahiya komê di daketina gradientê ya piçûk-heviyê de, û hejmara serdemên ji bo perwerdehiyê hene.
Nimûneyên Hyperparameters
1. Rêjeya Fêrbûnê: Ev di algorîtmayên optimîzasyonê de mîna daketina gradientê de hîperparameterek girîng e. Ew di her dubarekirinê de mezinahiya gavê destnîşan dike dema ku berbi kêmbûna fonksiyona windabûnê ve diçe. Rêjeyek fêrbûnê ya bilind dibe sedem ku model pir zû bigihîje çareseriyek nebaş, lê rêjeyek fêrbûnê ya kêm dibe ku bibe sedema pêvajoyek perwerdehiya dirêj a ku dikare di hindiktirînên herêmî de asê bimîne.
2. Mezinahiya Batch: Di daketina gradientê ya stokastîk (SGD) û guhertoyên wê de, mezinahiya hevrikê hejmara mînakên perwerdehiyê ye ku di yek dubarekirinê de têne bikar anîn. Mezinahiyek piçûktir texmînek rasttir a gradientê peyda dike lê dibe ku ji hêla hesabkirinê ve biha û dengdar be. Berevajî vê, mezinahiyek komê ya mezintir dikare hesaban bileztir bike lê dibe ku bibe sedema texmînên gradientê yên kêmtir rast.
3. Hejmara Serdeman: Ev hîperparametre çend caran diyar dike ku algorîtmaya fêrbûnê dê di tevahiya databasa perwerdehiyê de bixebite. Zêdetir serdem dikarin bibin sedema fêrbûna çêtir lê di heman demê de xetera zêde guncaniyê jî zêde bikin ger model dengê di daneyên perwerdehiyê de fêr bibe.
4. Rêjeya Dropout: Di torên neuralî de, dev jê berdan teknîkek rêkûpêkkirinê ye ku di dema perwerdehiyê de noyronên ku bi rasthatinî hatine hilbijartin têne paşguh kirin. Rêjeya avêtinê perçeya neuronên daketî ye. Ev di pêşîlêgirtina zêdepergalê de dibe alîkar ku pê ewle bibe ku tor pir bi giranî bi neuronên taybetî ve nemîne.
5. Parametreyên Regularization: Di nav wan de hevrêzên rêkûpêkkirina L1 û L2 hene ku di modelê de giraniyên mezin ceza dikin. Birêkûpêkkirin bi zêdekirina cezayek ji bo giraniyên mezin re dibe alîkar ku pêşî li zêdekirina zêdebûnê bigire, bi vî rengî modelên hêsan teşwîq dike.
Tuning Hyperparameter
Tuning Hyperparameter pêvajoya dîtina komeka çêtirîn ya hîperparametreyan ji bo algorîtmayek fêrbûnê ye. Ev girîng e ji ber ku bijartina hîperparameteran dikare bandorek girîng li performansa modelê bike. Rêbazên hevpar ên ji bo verastkirina hîperparameterê ev in:
1. Grid Search: Ev rêbaz pênasekirina komek hîperparametran û ceribandina hemî berhevokên gengaz pêk tîne. Digel ku bêkêmasî be jî, ew dikare ji hêla jimartinê ve biha û dem-xwar be.
2. Lêgerîna Random: Li şûna ku hûn hemî berhevokan biceribînin, lêgerîna rasthatî ji cîhê berê diyarkirî bi korfelaqî berhevokên hîperparametreyê nimûne dike. Ev rêbaz bi gelemperî ji lêgerîna torê bikêrtir e û dikare bi dubarekirina kêm hîperparametreyên baş bibîne.
3. Optimîzasyona Bayesian: Ev rêbazek sofîstîketir e ku modelek îhtîmalî ya fonksiyona armancê ava dike û wê bikar tîne da ku hîperparametreyên herî hêvîdar ên ji bo nirxandinê hilbijêrin. Ew vekolîn û keşfê hevseng dike da ku hîperparametreyên çêtirîn bi bandor bibîne.
4. Hyperband: Ev rêbaz lêgerîna rasthatî bi rawestana zû re dike yek. Ew bi gelek veavakirinan dest pê dike û bi pêşdebirina konfigurasyona nebaş di zû de sekinandina cîhê lêgerînê teng dike.
Nimûneyên Pratîk
Modelek tora neuralî ji bo dabeşkirina wêneyê bi karanîna çarçoweya TensorFlow li ser Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê binihêrin. Hîperparameterên jêrîn dikarin bêne hesibandin:
1. Rêjeya Fêrbûnê: Rêjeyek tîpîk dibe ku [0.001, 0.01, 0.1] be. Nirxa çêtirîn bi mîmariya daneya taybetî û modelê ve girêdayî ye.
2. Mezinahiya Batch: Nirxên hevpar 32, 64, û 128 dihewîne. Hilbijartin bi çavkaniyên hesapkirî yên berdest û mezinahiya danezanê ve girêdayî ye.
3. Hejmara Serdeman: Ev dikare ji 10 heta 100 an jî zêdetir be, li gorî ka çiqas zû model li hev dicive.
4. Rêjeya Dropout: Dibe ku nirxên mîna 0.2, 0.5, û 0.7 werin ceribandin da ku bazirganiya çêtirîn a di navbera kêmbûn û zêdebûnê de bibînin.
5. Rêkûpêkkirin Coefficient: Ji bo rêkûpêkkirina L2, nirxên mîna 0.0001, 0.001, û 0.01 dikarin bêne hesibandin.
Bandora li ser Performansa Modelê
Bandora hîperparameteran li ser performansa modelê dikare kûr be. Mînakî, rêjeyek fêrbûnê ya neguncayî dibe ku bibe sedem ku model li dora hindiktirîn bihejîne an jî pir hêdî bigihîje hev. Bi heman rengî, mezinahiyek bêkêmasî ya berhevokê dibe ku bibe sedema texmînên hûrgelê yên bi deng, ku bandorê li aramiya pêvajoya perwerdehiyê bike. Parametreyên birêkûpêkkirinê ji bo kontrolkirina zêdeperedanê girîng in, nemaze di modelên tevlihev ên bi gelek parameteran de.
Amûr û Çarçove
Çend alav û çarçove çespandina hîperparameterê hêsan dikin. Google Cloud Machine Learning karûbarên wekî AI Platforma Hyperparameter Tuning, ku lêgerîna hîperparametreyên çêtirîn bi karanîna binesaziya Google-ê otomatîk dike peyda dike. Çarçoveyên din ên populer ev in:
1. Keras Tuner: Berfirehkirinek ji bo Keras ku destûrê dide xweşbînkirina hîperparameterê hêsan.
2. Optuna: Çarçoveyek nermalavê ji bo otomatîkkirina xweşbîniya hîperparametreyê ku bi karanîna stratejiyên nimûnekirin û birêkûpêkkirinê bikar tîne.
3. Scikit-learn's GridSearchCV û RandomizedSearchCV: Vana amûrên sade lê bi hêz in ji bo birêkûpêkkirina hîperparameterê di modelên fêrbûna scikit de.
Practice Best
1. Bi Lêgerînek Berfireh dest pê bikin: Bi lêgerînek berfireh li ser cûrbecûr hîperparametran dest pê bikin da ku bandora wan li ser performansa modelê fam bikin.
2. Lêgerînê paqij bikin: Dema ku herêmek hêvîdar hate nas kirin, lêgerînek hûrtir di nav wê deverê de bikin da ku li ser hîperparametreyên çêtirîn bişopînin.
3. Cross-Validation bikar bînin: Ji bo pêbaweriya ku hîperparametre bi daneya nedîtî re baş giştî bikin, erêkirina xaçê bikar bînin.
4. Monitor ji bo Overfitting: Çavê xwe bidin performansa modelê ya li ser daneyên erêkirinê da ku zû zû bikêrhatî bibin.
5. Leverage Amûrên Xweser: Amûrên birêkûpêkkirina hîperparametreya otomatîkî bikar bînin da ku dem û çavkaniyên jimartinê xilas bikin.
Hîperparametre hêmanek bingehîn a fêrbûna makîneyê ye ku hewcedarî lênihêrîn û vesazkirina baldar e. Ew pêvajoya perwerdehiyê û strûktûra modelan birêve dibin, bandorek girîng li ser performansa wan û kapasîteyên giştîkirinê dikin. Rêzkirina hîperparameterê ya bi bandor dikare bibe sedema pêşkeftinên berbiçav di rastbûn û karbidestiya modelê de, ku ew di xebata fêrbûna makîneyê de bibe gavek girîng.
Pirs û bersivên din ên vê dawiyê di derbarê EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîna Ewr a Google:
- Rêkûpêkbûn çi ye?
- Ma celebek perwerdehiyê modelek AI-ê heye ku tê de hem nêzîkatiyên fêrbûna çavdêrî û hem jî neserperiştkirî di heman demê de têne bicîh kirin?
- Fêrbûn di pergalên fêrbûna makîneya bêserûber de çawa çêdibe?
- Meriv çawa databasa Fashion-MNIST-ê di Fêrbûna Makîneya Cloud/Platforma AI-ê ya Google-ê de bikar tîne?
- Çi celeb algorîtmayên ji bo fêrbûna makîneyê hene û meriv çawa wan hildibijêre?
- Dema ku kernelek bi daneyan ve tê veqetandin û orîjînal taybet e, gelo ya ku hatî fork kirin dikare gelemperî be û heke wusa be ne binpêkirina nepenîtiyê ye?
- Ma mantiqa modela NLG dikare ji bo mebestên ji bilî NLG, wekî pêşbîniya bazirganiyê were bikar anîn?
- Hin qonaxên berfirehtir ên fêrbûna makîneyê çi ne?
- Ma TensorBoard amûra herî pêşniyarkirî ye ji bo dîtina modelê?
- Dema ku daneyan paqij dike, meriv çawa dikare piştrast bike ku dane ne alîgir in?
Pirs û bersivan bêtir li EITC/AI/GCML Fêrbûna Makîneya Cloud Google-ê bibînin