Wat zijn de hyperparameters van het algoritme?
Op het gebied van machinaal leren, vooral binnen de context van kunstmatige intelligentie (AI) en cloudgebaseerde platforms zoals Google Cloud Machine Learning, spelen hyperparameters een cruciale rol in de prestaties en efficiëntie van algoritmen. Hyperparameters zijn externe configuraties die worden ingesteld voordat het trainingsproces begint en die het gedrag van het leeralgoritme bepalen en rechtstreeks de prestaties van het model beïnvloeden.
Om hyperparameters te begrijpen, is het essentieel om ze te onderscheiden van parameters. Parameters zijn intern in het model en worden tijdens het leerproces uit de trainingsgegevens geleerd. Voorbeelden van parameters zijn gewichten in neurale netwerken of coëfficiënten in lineaire regressiemodellen. Hyperparameters worden daarentegen niet uit de trainingsgegevens geleerd, maar worden vooraf gedefinieerd door de arts. Zij controleren het trainingsproces en de structuur van het model.
Typen hyperparameters
1. Modelhyperparameters: Deze bepalen de structuur van het model. In neurale netwerken omvatten hyperparameters bijvoorbeeld het aantal lagen en het aantal neuronen in elke laag. In beslissingsbomen kunnen hyperparameters de maximale diepte van de boom omvatten of het minimale aantal monsters dat nodig is om een knooppunt te splitsen.
2. Hyperparameters van algoritmen: Deze controleren het leerproces zelf. Voorbeelden zijn onder meer de leersnelheid bij algoritmen voor gradiëntdaling, de batchgrootte bij mini-batchgradiëntdaling en het aantal tijdperken voor training.
Voorbeelden van hyperparameters
1. Leren tarief: Dit is een belangrijke hyperparameter in optimalisatiealgoritmen zoals gradiëntafdaling. Het bepaalt de stapgrootte bij elke iteratie terwijl het in de richting van een minimum van de verliesfunctie gaat. Een hoog leertempo zou ervoor kunnen zorgen dat het model te snel convergeert naar een suboptimale oplossing, terwijl een laag leertempo zou kunnen resulteren in een langdurig trainingsproces dat zou kunnen blijven steken in lokale minima.
2. Seriegrootte: In stochastische gradiëntafdaling (SGD) en varianten daarvan is de batchgrootte het aantal trainingsvoorbeelden dat in één iteratie wordt gebruikt. Een kleinere batchgrootte levert een nauwkeurigere schatting van de gradiënt op, maar kan rekentechnisch duur en luidruchtig zijn. Omgekeerd kan een grotere batchgrootte de berekening versnellen, maar kan dit leiden tot minder nauwkeurige gradiëntschattingen.
3. Aantal tijdperken: deze hyperparameter definieert het aantal keren dat het leeralgoritme de gehele trainingsgegevensset doorloopt. Meer tijdperken kunnen leiden tot beter leren, maar vergroten ook het risico op overfitting als het model de ruis in de trainingsgegevens leert.
4. Uitvalpercentage: In neurale netwerken is drop-out een regularisatietechniek waarbij willekeurig geselecteerde neuronen tijdens de training worden genegeerd. Het uitvalpercentage is het percentage neuronen dat is weggevallen. Dit helpt bij het voorkomen van overfitting door ervoor te zorgen dat het netwerk niet te sterk afhankelijk is van bepaalde neuronen.
5. Regularisatieparameters: Deze omvatten L1- en L2-regularisatiecoëfficiënten die grote gewichten in het model benadelen. Regularisatie helpt bij het voorkomen van overfitting door een boete toe te voegen voor grotere gewichten, waardoor eenvoudiger modellen worden aangemoedigd.
Hyperparameter afstemmen
Hyperparameterafstemming is het proces waarbij de optimale set hyperparameters voor een leeralgoritme wordt gevonden. Dit is belangrijk omdat de keuze van hyperparameters de prestaties van het model aanzienlijk kan beïnvloeden. Veelgebruikte methoden voor het afstemmen van hyperparameters zijn onder meer:
1. Grid zoeken: Deze methode omvat het definiëren van een reeks hyperparameters en het uitproberen van alle mogelijke combinaties. Hoewel het uitputtend is, kan het rekentechnisch duur en tijdrovend zijn.
2. Willekeurig zoeken: In plaats van alle combinaties uit te proberen, bemonstert willekeurige zoekactie willekeurig hyperparametercombinaties uit de vooraf gedefinieerde ruimte. Deze methode is vaak efficiënter dan zoeken in een raster en kan met minder iteraties goede hyperparameters vinden.
3. Bayesiaanse optimalisatie: Dit is een meer geavanceerde methode die een probabilistisch model van de doelfunctie bouwt en dit gebruikt om de meest veelbelovende hyperparameters te selecteren om te evalueren. Het brengt exploratie en exploitatie in evenwicht om op efficiënte wijze optimale hyperparameters te vinden.
4. Hyperband: deze methode combineert willekeurig zoeken met vroegtijdig stoppen. Het begint met veel configuraties en verkleint geleidelijk de zoekruimte door slecht presterende configuraties vroegtijdig te stoppen.
Praktijkvoorbeelden
Overweeg een neuraal netwerkmodel voor beeldclassificatie met behulp van het TensorFlow-framework op Google Cloud Machine Learning. De volgende hyperparameters kunnen worden overwogen:
1. Leren tarief: Een typisch bereik kan [0.001, 0.01, 0.1] zijn. De optimale waarde hangt af van de specifieke dataset en modelarchitectuur.
2. Seriegrootte: Gemeenschappelijke waarden zijn onder meer 32, 64 en 128. De keuze hangt af van de beschikbare rekenbronnen en de grootte van de dataset.
3. Aantal tijdperken: Dit kan variëren van 10 tot 100 of meer, afhankelijk van hoe snel het model convergeert.
4. Uitvalpercentage: Waarden als 0.2, 0.5 en 0.7 kunnen worden getest om de beste afweging tussen ondermaats en overmaats te vinden.
5. Regularisatiecoëfficiënt: Voor L2-regularisatie kunnen waarden als 0.0001, 0.001 en 0.01 worden overwogen.
Impact op modelprestaties
De impact van hyperparameters op de modelprestaties kan groot zijn. Een ongepast leertempo kan er bijvoorbeeld voor zorgen dat het model rond het minimum schommelt of te langzaam convergeert. Op dezelfde manier kan een ontoereikende batchgrootte leiden tot luidruchtige gradiëntschattingen, waardoor de stabiliteit van het trainingsproces wordt aangetast. Regularisatieparameters zijn belangrijk voor het beheersen van overfitting, vooral in complexe modellen met veel parameters.
Hulpmiddelen en kaders
Verschillende tools en raamwerken vergemakkelijken het afstemmen van hyperparameters. Google Cloud Machine Learning levert diensten zoals AI Platform Hyperparameter Tuning, waarmee het zoeken naar optimale hyperparameters wordt geautomatiseerd met behulp van de infrastructuur van Google. Andere populaire raamwerken zijn onder meer:
1. Keras-tuner: Een extensie voor Keras die eenvoudige hyperparameteroptimalisatie mogelijk maakt.
2. Optimaal: Een softwareframework voor het automatiseren van hyperparameteroptimalisatie met behulp van efficiënte bemonsterings- en snoeistrategieën.
3. Scikit-learn's GridSearchCV en RandomizedSearchCV: Dit zijn eenvoudige maar krachtige tools voor het afstemmen van hyperparameters in scikit-learn-modellen.
Best Practices
1. Begin met een grove zoekopdracht: Begin met een brede zoekopdracht over een breed scala aan hyperparameters om inzicht te krijgen in hun impact op de prestaties van het model.
2. Verfijn de zoekopdracht: Zodra een veelbelovende regio is geïdentificeerd, voert u binnen die regio een fijnere zoekopdracht uit om de optimale hyperparameters aan te scherpen.
3. Gebruik kruisvalidatie: Maak gebruik van kruisvalidatie om ervoor te zorgen dat de hyperparameters goed generaliseren naar onzichtbare gegevens.
4. Monitor voor overfitting: Houd de prestaties van het model op het gebied van validatiegegevens in de gaten om overfitting vroegtijdig te detecteren.
5. Maak gebruik van geautomatiseerde hulpmiddelen: Gebruik geautomatiseerde hyperparameter-afstemmingstools om tijd en computerbronnen te besparen.
Hyperparameters zijn een fundamenteel aspect van machine learning dat zorgvuldige afweging en afstemming vereist. Ze bepalen het trainingsproces en de structuur van modellen en hebben een aanzienlijke invloed op hun prestaties en generalisatiemogelijkheden. Effectieve afstemming van hyperparameters kan leiden tot substantiële verbeteringen in de nauwkeurigheid en efficiëntie van het model, waardoor het een cruciale stap wordt in de machine learning-workflow.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Waarom wordt regressie vaak gebruikt als voorspeller?
- Zijn Lagrange-vermenigvuldigers en kwadratische programmeringstechnieken relevant voor machine learning?
- Kan er meer dan één model worden toegepast tijdens het machine learning-proces?
- Kan Machine Learning aanpassen welk algoritme gebruikt moet worden, afhankelijk van het scenario?
- Wat is de eenvoudigste route naar de meest basale didactische AI-modeltraining en implementatie op Google AI Platform met behulp van een gratis laag/proefversie met behulp van een GUI-console op een stapsgewijze manier voor een absolute beginner zonder programmeerachtergrond?
- Hoe kun je in een stapsgewijze tutorial een eenvoudig AI-model in Google Cloud AI Platform praktisch trainen en implementeren via de GUI-interface van de GCP-console?
- Wat is de eenvoudigste, stapsgewijze procedure om te oefenen met het trainen van gedistribueerde AI-modellen in Google Cloud?
- Wat is het eerste model waarmee je aan de slag kunt, met enkele praktische suggesties voor het begin?
- Zijn de algoritmes en voorspellingen gebaseerd op de input van de menselijke kant?
- Wat zijn de belangrijkste vereisten en de eenvoudigste methoden voor het maken van een model voor natuurlijke taalverwerking? Hoe kun je zo'n model maken met behulp van de beschikbare tools?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning