Algoritmanın hiperparametreleri nelerdir?

/ / Yayınlandığı Yapay Zeka, EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi, Giriş, Makine öğrenimi nedir

Makine öğrenimi alanında, özellikle Yapay Zeka (AI) ve Google Bulut Makine Öğrenimi gibi bulut tabanlı platformlar bağlamında hiper parametreler, algoritmaların performansında ve verimliliğinde kritik bir rol oynamaktadır. Hiperparametreler, öğrenme algoritmasının davranışını yöneten ve modelin performansını doğrudan etkileyen, eğitim süreci başlamadan önce belirlenen harici konfigürasyonlardır.

Hiperparametreleri anlamak için onları parametrelerden ayırmak önemlidir. Parametreler modelin içindedir ve öğrenme süreci sırasında eğitim verilerinden öğrenilir. Parametre örnekleri arasında sinir ağlarındaki ağırlıklar veya doğrusal regresyon modellerindeki katsayılar yer alır. Hiperparametreler ise eğitim verilerinden öğrenilmez, uygulayıcı tarafından önceden tanımlanır. Modelin eğitim sürecini ve yapısını kontrol ederler.

Hiperparametre Türleri

1. Model Hiperparametreleri: Bunlar modelin yapısını belirler. Örneğin sinir ağlarında hiperparametreler katman sayısını ve her katmandaki nöron sayısını içerir. Karar ağaçlarında hiperparametreler, ağacın maksimum derinliğini veya bir düğümü bölmek için gereken minimum örnek sayısını içerebilir.

2. Algoritma Hiperparametreleri: Bunlar öğrenme sürecinin kendisini kontrol eder. Örnekler arasında gradyan iniş algoritmalarındaki öğrenme oranı, mini toplu gradyan inişindeki parti boyutu ve eğitim için dönem sayısı yer alır.

Hiperparametre Örnekleri

1. Öğrenme oranı: Bu, degrade iniş gibi optimizasyon algoritmalarında önemli bir hiperparametredir. Minimum kayıp fonksiyonuna doğru ilerlerken her yinelemedeki adım boyutunu belirler. Yüksek bir öğrenme oranı, modelin optimal olmayan bir çözüme çok hızlı bir şekilde yakınsamasına neden olabilirken, düşük bir öğrenme oranı, yerel minimumlara takılıp kalabilecek uzun bir eğitim süreciyle sonuçlanabilir.

2. Parti boyutu: Stokastik gradyan inişinde (SGD) ve varyantlarında toplu iş boyutu, bir yinelemede kullanılan eğitim örneklerinin sayısıdır. Daha küçük bir parti boyutu, eğimin daha doğru bir tahminini sağlar ancak hesaplama açısından pahalı ve gürültülü olabilir. Tersine, daha büyük bir parti boyutu hesaplamayı hızlandırabilir ancak daha az doğru gradyan tahminlerine yol açabilir.

3. Dönem Sayısı: Bu hiperparametre, öğrenme algoritmasının tüm eğitim veri kümesi boyunca kaç kez çalışacağını tanımlar. Daha fazla dönem daha iyi öğrenmeye yol açabilir ancak modelin eğitim verilerindeki gürültüyü öğrenmesi durumunda aşırı uyum riskini de artırabilir.

4. Bırakma Oranı: Sinir ağlarında bırakma, rastgele seçilen nöronların eğitim sırasında göz ardı edildiği bir düzenleme tekniğidir. Bırakma oranı, bırakılan nöronların oranıdır. Bu, ağın belirli nöronlara çok fazla güvenmemesini sağlayarak aşırı uyumun önlenmesine yardımcı olur.

5. Düzenleme Parametreleri: Bunlar, modeldeki büyük ağırlıkları cezalandıran L1 ve L2 düzenleme katsayılarını içerir. Düzenleme, daha büyük ağırlıklar için bir ceza ekleyerek aşırı uyumun önlenmesine yardımcı olur ve böylece daha basit modelleri teşvik eder.

Hiperparametre Ayarı

Hiperparametre ayarlama, bir öğrenme algoritması için en uygun hiperparametre setini bulma işlemidir. Bu önemlidir çünkü hiperparametrelerin seçimi modelin performansını önemli ölçüde etkileyebilir. Hiperparametre ayarlamaya yönelik yaygın yöntemler şunları içerir:

1. Izgara Arama: Bu yöntem bir dizi hiperparametrenin tanımlanmasını ve olası tüm kombinasyonların denenmesini içerir. Kapsamlı olmasına rağmen hesaplama açısından pahalı ve zaman alıcı olabilir.

2. Rastgele Arama: Tüm kombinasyonları denemek yerine, rastgele arama, önceden tanımlanmış alandan hiperparametre kombinasyonlarını rastgele örnekler. Bu yöntem genellikle ızgara aramasından daha verimlidir ve daha az yinelemeyle iyi hiperparametreler bulabilir.

3. Bayes Optimizasyonu: Bu, amaç fonksiyonunun olasılıksal bir modelini oluşturan ve bunu değerlendirilecek en umut verici hiperparametreleri seçmek için kullanan daha karmaşık bir yöntemdir. Optimum hiperparametreleri verimli bir şekilde bulmak için keşif ve kullanım arasında denge kurar.

4. hiper bant: Bu yöntem rastgele aramayı erken durdurmayla birleştirir. Birçok konfigürasyonla başlar ve düşük performanslı konfigürasyonları erkenden durdurarak arama alanını giderek daraltır.

Pratik Örnekler

Google Cloud Machine Learning'deki TensorFlow çerçevesini kullanarak görüntü sınıflandırmaya yönelik bir sinir ağı modelini düşünün. Aşağıdaki hiperparametreler dikkate alınabilir:

1. Öğrenme oranı: Tipik bir aralık [0.001, 0.01, 0.1] olabilir. Optimum değer, belirli veri kümesine ve model mimarisine bağlıdır.

2. Parti boyutu: Ortak değerler 32, 64 ve 128'dir. Seçim, mevcut hesaplama kaynaklarına ve veri kümesinin boyutuna bağlıdır.

3. Dönem Sayısı: Modelin ne kadar hızlı yakınsadığına bağlı olarak bu sayı 10 ile 100 arasında veya daha fazla olabilir.

4. Bırakma Oranı: 0.2, 0.5 ve 0.7 gibi değerler, yetersiz uyum ile aşırı uyum arasındaki en iyi dengeyi bulmak için test edilebilir.

5. Düzenleme Katsayısı: L2 düzenlemesi için 0.0001, 0.001, 0.01 gibi değerler dikkate alınabilir.

Model Performansına Etkisi

Hiperparametrelerin model performansı üzerindeki etkisi derin olabilir. Örneğin, uygun olmayan bir öğrenme oranı, modelin minimum etrafında salınmasına veya çok yavaş yakınsamasına neden olabilir. Benzer şekilde, yetersiz bir parti boyutu, gürültülü gradyan tahminlerine yol açarak eğitim sürecinin stabilitesini etkileyebilir. Düzenleme parametreleri, özellikle birçok parametreye sahip karmaşık modellerde, aşırı uyumu kontrol etmek için önemlidir.

Araçlar ve Çerçeveler

Çeşitli araçlar ve çerçeveler hiperparametre ayarlamasını kolaylaştırır. Google Cloud Machine Learning, Google'ın altyapısını kullanarak optimum hiperparametrelerin aranmasını otomatikleştiren AI Platform Hyperparameter Tuning gibi hizmetler sağlar. Diğer popüler çerçeveler şunları içerir:

1. Keras Ayarlayıcı: Kolay hiperparametre optimizasyonuna olanak tanıyan bir Keras uzantısı.
2. Optuna: Etkin örnekleme ve budama stratejileri kullanarak hiperparametre optimizasyonunu otomatikleştirmeye yönelik bir yazılım çerçevesi.
3. Scikit-learn'in GridSearchCV'si ve RandomizedSearchCV'si: Bunlar, scikit-learn modellerinde hiperparametre ayarlaması için basit ama güçlü araçlardır.

En İyi Uygulamalar

1. Kaba Bir Aramayla Başlayın: Modelin performansı üzerindeki etkilerini anlamak için çok çeşitli hiperparametreler üzerinde geniş bir araştırmayla başlayın.
2. Aramayı daraltın: Gelecek vaat eden bir bölge belirlendikten sonra, optimum hiperparametrelere odaklanmak için o bölge içinde daha ayrıntılı bir arama yapın.
3. Çapraz Doğrulamayı Kullanın: Hiperparametrelerin görünmeyen verilere iyi bir şekilde genelleştirildiğinden emin olmak için çapraz doğrulama kullanın.
4. Aşırı Uyum İçin İzleme: Aşırı uyumu erken tespit etmek için modelin doğrulama verilerindeki performansına dikkat edin.
5. Otomatikleştirilmiş Araçlardan Yararlanın: Zamandan ve hesaplama kaynaklarından tasarruf etmek için otomatik hiperparametre ayarlama araçlarından yararlanın.

Hiperparametreler, makine öğreniminin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi ve ayarlanması gereken temel bir yönüdür. Modellerin eğitim sürecini ve yapısını yöneterek performans ve genelleme yeteneklerini önemli ölçüde etkilerler. Etkili hiperparametre ayarı, model doğruluğu ve verimliliğinde önemli iyileştirmelere yol açarak bunu makine öğrenimi iş akışında kritik bir adım haline getirebilir.

ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:

EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin

Daha fazla soru ve cevap:

Tagged under: , , , , ,