Makine öğrenimi modelimizde daha yüksek doğruluk elde etmek için deney yapabileceğimiz birkaç hiper parametre var. Hiperparametreler, öğrenme süreci başlamadan önce ayarlanan ayarlanabilir parametrelerdir. Öğrenme algoritmasının davranışını kontrol ederler ve modelin performansı üzerinde önemli bir etkiye sahiptirler.
Dikkate alınması gereken önemli bir hiperparametre, öğrenme oranıdır. Öğrenme oranı, öğrenme algoritmasının her yinelemesindeki adım boyutunu belirler. Daha yüksek bir öğrenme oranı, modelin daha hızlı öğrenmesini sağlar, ancak optimum çözümü aşmasına neden olabilir. Öte yandan, daha düşük bir öğrenme oranı daha yavaş yakınsamaya yol açabilir ancak modelin aşırıya kaçmasını önlemesine yardımcı olabilir. Yakınsama hızı ile doğruluk arasındaki dengeyi dengeleyen en uygun öğrenme oranını bulmak çok önemlidir.
Denemek için başka bir hiperparametre parti boyutudur. Parti boyutu, öğrenme algoritmasının her yinelemesinde işlenen eğitim örneklerinin sayısını belirler. Daha küçük parti boyutu, gradyanın daha doğru bir tahminini sağlayabilir ancak daha yavaş yakınsamaya neden olabilir. Tersine, daha büyük bir yığın boyutu, öğrenme sürecini hızlandırabilir ancak gradyan tahminine gürültü getirebilir. Doğru parti boyutunu bulmak, veri kümesinin boyutuna ve mevcut hesaplama kaynaklarına bağlıdır.
Bir sinir ağındaki gizli birimlerin sayısı, ayarlanabilecek başka bir hiperparametredir. Gizli birimlerin sayısını artırmak, modelin karmaşık kalıpları öğrenme kapasitesini artırabilir, ancak düzgün bir şekilde düzenlenmezse fazla uydurmaya da yol açabilir. Tersine, gizli birimlerin sayısını azaltmak, modeli basitleştirebilir ancak yetersiz uyumla sonuçlanabilir. Model karmaşıklığı ile genelleme yeteneği arasında bir denge kurmak önemlidir.
Düzenlileştirme, hiperparametreler aracılığıyla kontrol edilebilen başka bir tekniktir. Düzenlileştirme, kayıp işlevine bir ceza terimi ekleyerek fazla uydurmanın önlenmesine yardımcı olur. Düzenlileştirmenin gücü, düzenlileştirme parametresi adı verilen bir hiperparametre tarafından kontrol edilir. Daha yüksek bir düzenlileştirme parametresi, daha az fazla uydurma ile daha basit bir modelle sonuçlanacak, ancak aynı zamanda yetersiz uydurmaya da yol açabilecektir. Tersine, daha düşük bir düzenlileştirme parametresi, modelin eğitim verilerine daha yakından uymasına izin verir, ancak fazla uydurma ile sonuçlanabilir. En uygun düzenleme parametresini bulmak için çapraz doğrulama kullanılabilir.
Optimizasyon algoritmasının seçimi de önemli bir hiperparametredir. Degrade iniş, yaygın olarak kullanılan bir optimizasyon algoritmasıdır, ancak stokastik gradyan iniş (SGD), Adam ve RMSprop gibi varyasyonlar vardır. Her algoritmanın, momentum ve öğrenme hızı düşüşü gibi ayarlanabilecek kendi hiperparametreleri vardır. Farklı optimizasyon algoritmaları ve bunların hiperparametreleri ile denemeler yapmak, modelin performansını iyileştirmeye yardımcı olabilir.
Bu hiperparametrelere ek olarak, keşfedilebilecek diğer faktörler arasında ağ mimarisi, kullanılan aktivasyon fonksiyonları ve model parametrelerinin başlatılması yer alır. Evrişimli sinir ağları (CNN'ler) veya tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) gibi farklı mimariler, belirli görevler için daha uygun olabilir. ReLU veya sigmoid gibi uygun etkinleştirme işlevlerinin seçilmesi de modelin performansını etkileyebilir. Model parametrelerinin uygun şekilde başlatılması, öğrenme algoritmasının daha hızlı yakınsamasına ve daha iyi doğruluk elde etmesine yardımcı olabilir.
Makine öğrenimi modelimizde daha yüksek doğruluk elde etmek, çeşitli hiperparametrelerle deneme yapmayı içerir. Öğrenme oranı, parti boyutu, gizli birimlerin sayısı, düzenlileştirme parametresi, optimizasyon algoritması, ağ mimarisi, aktivasyon fonksiyonları ve parametre başlatma, modelin performansını iyileştirmek için ayarlanabilecek hiperparametrelerdir. Yakınsama hızı ve doğruluk arasında bir denge sağlamak ve ayrıca fazla veya yetersiz uydurmayı önlemek için bu hiperparametreleri dikkatli bir şekilde seçmek ve ayarlamak önemlidir.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar EITC/AI/GCML Google Cloud Makine Öğrenimi:
- Metin okuma (TTS) nedir ve yapay zeka ile nasıl çalışır?
- Makine öğreniminde büyük veri kümeleriyle çalışmanın sınırlamaları nelerdir?
- Makine öğrenimi diyalojik yardım sağlayabilir mi?
- TensorFlow oyun alanı nedir?
- Daha büyük bir veri kümesi aslında ne anlama geliyor?
- Algoritmanın hiper parametrelerinin bazı örnekleri nelerdir?
- Ensamble öğrenme nedir?
- Seçilen makine öğrenimi algoritması uygun değilse ya doğru olanı seçeceğimizden nasıl emin olabiliriz?
- Bir makine öğrenimi modelinin eğitimi sırasında denetime ihtiyacı var mı?
- Sinir ağı tabanlı algoritmalarda kullanılan anahtar parametreler nelerdir?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning'de daha fazla soru ve yanıt görüntüleyin