כדי להשיג דיוק גבוה יותר במודל למידת המכונה שלנו, ישנם מספר היפרפרמטרים שאנו יכולים להתנסות בהם. היפרפרמטרים הם פרמטרים ניתנים להתאמה המוגדרים לפני תחילת תהליך הלמידה. הם שולטים בהתנהגות אלגוריתם הלמידה ויש להם השפעה משמעותית על ביצועי המודל.
היפרפרמטר אחד שחשוב לקחת בחשבון הוא קצב הלמידה. קצב הלמידה קובע את גודל הצעד בכל איטרציה של אלגוריתם הלמידה. קצב למידה גבוה יותר מאפשר למודל ללמוד מהר יותר אך עלול לגרום לחריגה מהפתרון האופטימלי. מצד שני, קצב למידה נמוך יותר עשוי להוביל להתכנסות איטית יותר אך יכול לעזור למודל להימנע מפריצת יתר. זה חיוני למצוא קצב למידה אופטימלי שמאזן את ההחלפה בין מהירות התכנסות ודיוק.
היפרפרמטר נוסף להתנסות בו הוא גודל האצווה. גודל האצווה קובע את מספר דוגמאות ההדרכה המעובדות בכל איטרציה של אלגוריתם הלמידה. גודל אצווה קטן יותר יכול לספק אומדן מדויק יותר של השיפוע אך עלול לגרום להתכנסות איטית יותר. לעומת זאת, גודל אצווה גדול יותר יכול להאיץ את תהליך הלמידה אך עשוי להכניס רעש לאומדן השיפוע. מציאת גודל האצווה המתאים תלוי בגודל מערך הנתונים ובמשאבי החישוב הזמינים.
מספר היחידות הנסתרות ברשת עצבית הוא היפרפרמטר נוסף שניתן לכוון. הגדלת מספר היחידות הנסתרות יכולה להגביר את יכולתו של המודל ללמוד דפוסים מורכבים, אך עלולה גם להוביל להתאמת יתר אם לא יוסדר כראוי. לעומת זאת, הפחתת מספר היחידות הנסתרות עשויה לפשט את הדגם אך עלולה לגרום לחוסר התאמה. חשוב למצוא איזון בין מורכבות המודל ויכולת הכללה.
רגוליזציה היא טכניקה נוספת שניתן לשלוט בה באמצעות היפרפרמטרים. רגוליזציה מסייעת במניעת התאמת יתר על ידי הוספת מונח עונש לפונקציית ההפסד. עוצמת הרגוליזציה נשלטת על ידי היפרפרמטר הנקרא פרמטר רגוליזציה. פרמטר הסדרה גבוה יותר יביא למודל פשוט יותר עם פחות התאמה יתר אך עלול גם להוביל לחוסר התאמה. לעומת זאת, פרמטר רגוליזציה נמוך יותר מאפשר למודל להתאים יותר את נתוני האימון אך עלול לגרום להתאמת יתר. ניתן להשתמש באימות צולב כדי למצוא פרמטר רגוליזציה אופטימלי.
הבחירה באלגוריתם האופטימיזציה היא גם היפרפרמטר חשוב. ירידה בשיפוע הוא אלגוריתם אופטימיזציה נפוץ, אך ישנן וריאציות כגון ירידה בשיפוע סטוכסטי (SGD), Adam ו-RMSprop. לכל אלגוריתם יש יתר פרמטרים משלו שניתן לכוונן, כגון מומנטום ודעיכה בקצב הלמידה. ניסוי עם אלגוריתמי אופטימיזציה שונים וההיפרפרמטרים שלהם יכול לעזור לשפר את ביצועי המודל.
בנוסף להיפרפרמטרים אלו, גורמים נוספים שניתן לחקור כוללים את ארכיטקטורת הרשת, פונקציות ההפעלה בשימוש ואתחול הפרמטרים של המודל. ארכיטקטורות שונות, כגון רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs) או רשתות עצביות חוזרות (RNNs), עשויות להתאים יותר למשימות ספציפיות. בחירת פונקציות ההפעלה המתאימות, כגון ReLU או sigmoid, יכולה גם להשפיע על ביצועי המודל. אתחול נכון של הפרמטרים של המודל יכול לעזור לאלגוריתם הלמידה להתכנס מהר יותר ולהשיג דיוק טוב יותר.
השגת דיוק גבוה יותר במודל למידת המכונה שלנו כרוכה בניסוי עם היפרפרמטרים שונים. קצב הלמידה, גודל האצווה, מספר היחידות הנסתרות, פרמטר הרגולציה, אלגוריתם האופטימיזציה, ארכיטקטורת הרשת, פונקציות ההפעלה ואתחול הפרמטרים הם כולם היפרפרמטרים שניתן לכוונן כדי לשפר את ביצועי המודל. חשוב לבחור בקפידה ולהתאים את ההיפרפרמטרים הללו כדי ליצור איזון בין מהירות התכנסות ודיוק, כמו גם כדי למנוע התאמה יתר או תת התאמה.
שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- מהו טקסט לדיבור (TTS) וכיצד הוא עובד עם AI?
- מהן המגבלות בעבודה עם מערכי נתונים גדולים בלמידת מכונה?
- האם למידת מכונה יכולה לעזור קצת?
- מהו מגרש המשחקים TensorFlow?
- מה בעצם אומר מערך נתונים גדול יותר?
- מהן כמה דוגמאות לפרמטרים היפרפרמטרים של האלגוריתם?
- מהי למידת אנסמבל?
- מה אם אלגוריתם למידת מכונה שנבחר אינו מתאים וכיצד ניתן לוודא לבחור נכון?
- האם מודל למידת מכונה צריך השגחה במהלך ההכשרה שלו?
- מהם הפרמטרים המרכזיים המשמשים באלגוריתמים מבוססי רשת עצבית?
הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning