מהם הפרמטרים ההיפרפרמטרים של האלגוריתם?

/ / פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, מבוא, מהי למידת מכונה

בתחום למידת מכונה, במיוחד בהקשר של בינה מלאכותית (AI) ופלטפורמות מבוססות ענן כגון Google Cloud Machine Learning, היפרפרמטרים ממלאים תפקיד קריטי בביצועים וביעילות של אלגוריתמים. היפרפרמטרים הם תצורות חיצוניות שנקבעו לפני תחילת תהליך האימון, השולטות בהתנהגות אלגוריתם הלמידה ומשפיעות ישירות על ביצועי המודל.

כדי להבין היפרפרמטרים, חיוני להבחין ביניהם מפרמטרים. הפרמטרים הם פנימיים למודל ונלמדים מנתוני ההדרכה במהלך תהליך הלמידה. דוגמאות לפרמטרים כוללות משקלים ברשתות עצביות או מקדמים במודלים של רגרסיה ליניארית. היפרפרמטרים, לעומת זאת, אינם נלמדים מנתוני האימון אלא מוגדרים מראש על ידי המתרגל. הם שולטים בתהליך האימון והמבנה של המודל.

סוגי היפרפרמטרים

1. היפרפרמטרים של דגם: אלה קובעים את מבנה המודל. לדוגמה, ברשתות עצביות, היפרפרמטרים כוללים את מספר השכבות ואת מספר הנוירונים בכל שכבה. בעצי החלטה, היפרפרמטרים עשויים לכלול את העומק המקסימלי של העץ או את המספר המינימלי של דגימות הנדרש לפיצול צומת.

2. אלגוריתם היפרפרמטרים: אלה שולטים בתהליך הלמידה עצמו. דוגמאות כוללות את קצב הלמידה באלגוריתמים של ירידה בשיפוע, את גודל האצווה בירידה בדרגת מיני-אצווה ומספר העידנים לאימון.

דוגמאות להיפרפרמטרים

1. שיעור למידה: זהו היפרפרמטר חשוב באלגוריתמי אופטימיזציה כמו ירידה בשיפוע. הוא קובע את גודל הצעד בכל איטרציה תוך כדי תנועה לכיוון מינימום של פונקציית ההפסד. שיעור למידה גבוה עלול לגרום למודל להתכנס מהר מדי לפתרון לא אופטימלי, בעוד ששיעור למידה נמוך עלול לגרום לתהליך אימון ממושך שעלול להיתקע במינימום מקומי.

2. גודל אצווה: בירידה בשיפוע סטוכסטי (SGD) ובגרסאותיו, גודל האצווה הוא מספר דוגמאות האימון המשמשות באיטרציה אחת. גודל אצווה קטן יותר מספק אומדן מדויק יותר של השיפוע אך יכול להיות יקר ורועש מבחינה חישובית. לעומת זאת, גודל אצווה גדול יותר יכול להאיץ את החישוב אך עלול להוביל להערכות שיפוע פחות מדויקות.

3. מספר תקופות: היפרפרמטר זה מגדיר את מספר הפעמים שאלגוריתם הלמידה יעבוד דרך מערך האימון כולו. תקופות נוספות יכולות להוביל ללמידה טובה יותר אך גם להגביר את הסיכון להתאמת יתר אם הדגם לומד את הרעש בנתוני האימון.

4. קצב נשירה: ברשתות עצביות, נשירה היא טכניקת רגוליזציה שבה מתעלמים מהנוירונים שנבחרו באקראי במהלך האימון. שיעור הנשירה הוא חלק הנוירונים שנפלו. זה עוזר במניעת התאמת יתר על ידי הבטחה שהרשת לא מסתמכת יותר מדי על נוירונים מסוימים.

5. פרמטרי רגוליזציה: אלה כוללים מקדמי רגוליזציה L1 ו-L2 המענישים משקלים גדולים במודל. הרגולציה מסייעת במניעת התאמת יתר על ידי הוספת קנס על משקלים גדולים יותר, ובכך מעודדת דגמים פשוטים יותר.

כוונון היפר-פרמטר

כוונון היפרפרמטרים הוא תהליך מציאת קבוצת הפרמטרים האופטימלית עבור אלגוריתם למידה. זה חשוב מכיוון שהבחירה של הפרמטרים ההיפר יכולה להשפיע באופן משמעותי על הביצועים של המודל. שיטות נפוצות לכוונון היפרפרמטר כוללות:

1. חיפוש רשת: שיטה זו כוללת הגדרת קבוצה של היפרפרמטרים וניסיון של כל השילובים האפשריים. אמנם ממצה, אבל זה יכול להיות יקר מבחינה חישובית וגוזלת זמן.

2. חיפוש אקראי: במקום לנסות את כל השילובים, חיפוש אקראי דוגם באופן אקראי שילובי היפרפרמטרים מהמרחב המוגדר מראש. שיטה זו לרוב יעילה יותר מחיפוש רשת ויכולה למצוא היפרפרמטרים טובים עם פחות איטרציות.

3. אופטימיזציה בייסית: זוהי שיטה מתוחכמת יותר שבונה מודל הסתברותי של הפונקציה האובייקטיבית ומשתמשת בו כדי לבחור את ההיפרפרמטרים המבטיחים ביותר להערכה. זה מאזן חקירה וניצול כדי למצוא היפרפרמטרים אופטימליים ביעילות.

4. היפרבנד: שיטה זו משלבת חיפוש אקראי עם עצירה מוקדמת. זה מתחיל בתצורות רבות ומצמצם בהדרגה את שטח החיפוש על ידי עצירת תצורות בעלות ביצועים גרועים מוקדם.

דוגמאות מעשיות

שקול מודל רשת עצבית לסיווג תמונות באמצעות מסגרת TensorFlow ב-Google Cloud Machine Learning. ניתן לשקול את ההיפרפרמטרים הבאים:

1. שיעור למידה: טווח טיפוסי עשוי להיות [0.001, 0.01, 0.1]. הערך האופטימלי תלוי במערך הנתונים ובארכיטקטורת המודל הספציפיים.

2. גודל אצווה: ערכים נפוצים כוללים 32, 64 ו-128. הבחירה תלויה במשאבי החישוב הזמינים ובגודל מערך הנתונים.

3. מספר תקופות: זה יכול לנוע בין 10 ל-100 או יותר, תלוי כמה מהר המודל מתכנס.

4. קצב נשירה: ערכים כמו 0.2, 0.5 ו-0.7 עשויים להיבדק כדי למצוא את הפשרה הטובה ביותר בין התאמה נמוכה להתאמה יתר.

5. מקדם רגוליזציה: עבור הסדרת L2, ניתן לשקול ערכים כמו 0.0001, 0.001 ו-0.01.

השפעה על ביצועי הדגם

ההשפעה של היפרפרמטרים על ביצועי המודל יכולה להיות עמוקה. לדוגמה, קצב למידה לא הולם עלול לגרום למודל לנוע סביב המינימום או להתכנס לאט מדי. באופן דומה, גודל אצווה לא מתאים עלול להוביל לאומדני שיפוע רועשים, להשפיע על היציבות של תהליך האימון. פרמטרי רגוליזציה חשובים לשליטה בהתאמה יתרה, במיוחד בדגמים מורכבים עם פרמטרים רבים.

כלים ומסגרות

מספר כלים ומסגרות מאפשרים כוונון היפרפרמטרים. Google Cloud Machine Learning מספקת שירותים כגון AI Platform Hyperparameter Tuning, הממכן את החיפוש אחר היפרפרמטרים אופטימליים באמצעות התשתית של גוגל. מסגרות פופולריות אחרות כוללות:

1. מקלט קרס: הרחבה ל-Keras המאפשרת אופטימיזציה קלה של היפרפרמטרים.
2. אופטונה: מסגרת תוכנה לאוטומציה של אופטימיזציה של היפרפרמטרים באמצעות אסטרטגיות דגימה וגיזום יעילות.
3. GridSearchCV ו-RandomizedSearchCV של Scikit-learn: אלו הם כלים פשוטים אך רבי עוצמה לכוונון היפרפרמטרים במודלים של scikit-learn.

שיטות עבודה מומלצות

1. התחל עם חיפוש גס: התחל בחיפוש רחב במגוון רחב של היפרפרמטרים כדי להבין את השפעתם על ביצועי המודל.
2. צמצם את החיפוש: לאחר זיהוי אזור מבטיח, בצע חיפוש עדין יותר בתוך אותו אזור כדי לחדד את ההיפרפרמטרים האופטימליים.
3. השתמש באימות צולב: השתמש באימות צולב כדי להבטיח שהפרמטרים ההיפר יתכללו היטב לנתונים בלתי נראים.
4. צג התאמה יתר: עקוב אחר ביצועי המודל על נתוני אימות כדי לזהות התאמה יתרה מוקדם.
5. נצל כלים אוטומטיים: השתמש בכלי כוונון היפרפרמטרים אוטומטיים כדי לחסוך זמן ומשאבים חישוביים.

היפרפרמטרים הם היבט בסיסי של למידת מכונה הדורשת שיקול דעת וכוונון זהירים. הם מנהלים את תהליך האימון והמבנה של המודלים, ומשפיעים באופן משמעותי על הביצועים והיכולות ההכללה שלהם. כוונון היפרפרמטרים יעיל יכול להוביל לשיפורים מהותיים ברמת הדיוק והיעילות של המודל, מה שהופך אותו לשלב קריטי בזרימת העבודה של למידת מכונה.

שאלות ותשובות אחרונות אחרות בנושא EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

הצג שאלות ותשובות נוספות ב-EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

עוד שאלות ותשובות:

מתויג תחת: , , , , ,