Op het gebied van machinaal leren spelen hyperparameters een cruciale rol bij het bepalen van de prestaties en het gedrag van een algoritme. Hyperparameters zijn parameters die worden ingesteld voordat het leerproces begint. Ze worden niet tijdens de training geleerd; in plaats daarvan beheersen ze het leerproces zelf. Modelparameters worden daarentegen tijdens de training geleerd, zoals gewichten in een neuraal netwerk.
Laten we eens kijken naar enkele voorbeelden van hyperparameters die vaak voorkomen in machine learning-algoritmen:
1. Leersnelheid (α): De leersnelheid is een hyperparameter die bepaalt in hoeverre we de gewichten van ons netwerk aanpassen met betrekking tot de verliesgradiënt. Een hoog leertempo kan leiden tot doorschieten, waarbij de parameters van het model enorm fluctueren, terwijl een laag leertempo een langzame convergentie kan veroorzaken.
2. Aantal verborgen eenheden/lagen: In neurale netwerken is het aantal verborgen eenheden en lagen hyperparameters die de complexiteit van het model bepalen. Meer verborgen eenheden of lagen kunnen complexere patronen vastleggen, maar kunnen ook leiden tot overfitting.
3. Activeringsfunctie: De keuze van de activeringsfunctie, zoals ReLU (Rectified Linear Unit) of Sigmoid, is een hyperparameter die de niet-lineariteit van het model beïnvloedt. Verschillende activeringsfuncties hebben verschillende eigenschappen en kunnen de leersnelheid en modelprestaties beïnvloeden.
4. Seriegrootte: De batchgrootte is het aantal trainingsvoorbeelden dat in één iteratie wordt gebruikt. Het is een hyperparameter die de snelheid en stabiliteit van de training beïnvloedt. Grotere batchgroottes kunnen de training versnellen, maar kunnen resulteren in minder nauwkeurige updates, terwijl kleinere batchgroottes nauwkeurigere updates kunnen opleveren, maar met een langzamere training.
5. Regularisatie sterkte: Regularisatie is een techniek die wordt gebruikt om overfitting te voorkomen door een strafterm aan de verliesfunctie toe te voegen. De regularisatiesterkte, zoals λ in L2-regularisatie, is een hyperparameter die de impact van de regularisatieterm op het totale verlies regelt.
6. Uitvalpercentage: Drop-out is een regularisatietechniek waarbij willekeurig geselecteerde neuronen tijdens de training worden genegeerd. Het uitvalpercentage is een hyperparameter die de waarschijnlijkheid bepaalt dat een neuron uitvalt. Het helpt overfitting te voorkomen door tijdens de training geluid te introduceren.
7. Kernelgrootte: In convolutionele neurale netwerken (CNN's) is de kernelgrootte een hyperparameter die de grootte definieert van het filter dat op de invoergegevens wordt toegepast. Verschillende kernelgroottes leggen verschillende detailniveaus vast in de invoergegevens.
8. Aantal bomen (in willekeurig bos): In ensemblemethoden zoals Random Forest is het aantal bomen een hyperparameter die het aantal beslissingsbomen in het bos bepaalt. Het vergroten van het aantal bomen kan de prestaties verbeteren, maar ook de rekenkosten verhogen.
9. C in ondersteuningsvectormachines (SVM): In SVM is C een hyperparameter die de afweging regelt tussen het hebben van een vloeiende beslissingsgrens en het correct classificeren van de trainingspunten. Een hogere C-waarde leidt tot een complexere beslissingsgrens.
10. Aantal clusters (in K-gemiddelden): In clusteralgoritmen zoals K-Means is het aantal clusters een hyperparameter die het aantal clusters definieert dat het algoritme in de gegevens moet identificeren. Het kiezen van het juiste aantal clusters is cruciaal voor betekenisvolle clusterresultaten.
Deze voorbeelden illustreren de diverse aard van hyperparameters in machine learning-algoritmen. Het afstemmen van hyperparameters is een cruciale stap in de machine learning-workflow om de modelprestaties en generalisatie te optimaliseren. Rasterzoeken, willekeurig zoeken en Bayesiaanse optimalisatie zijn veelgebruikte technieken die worden gebruikt om de beste set hyperparameters voor een bepaald probleem te vinden.
Hyperparameters zijn essentiële componenten in machine learning-algoritmen die het gedrag en de prestaties van modellen beïnvloeden. Het begrijpen van de rol van hyperparameters en hoe u deze effectief kunt afstemmen, is cruciaal voor het ontwikkelen van succesvolle machine learning-modellen.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Wat is tekst-naar-spraak (TTS) en hoe werkt het met AI?
- Wat zijn de beperkingen bij het werken met grote datasets in machine learning?
- Kan machinaal leren enige dialogische hulp bieden?
- Wat is de TensorFlow-speeltuin?
- Wat betekent een grotere dataset eigenlijk?
- Wat is samenvattend leren?
- Wat als een gekozen machine learning-algoritme niet geschikt is en hoe kun je ervoor zorgen dat je het juiste selecteert?
- Heeft een machine learning-model toezicht nodig tijdens de training?
- Wat zijn de belangrijkste parameters die worden gebruikt in op neurale netwerken gebaseerde algoritmen?
- Wat is TensorBoard?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning