Để đạt được độ chính xác cao hơn trong mô hình học máy của chúng tôi, có một số siêu tham số mà chúng tôi có thể thử nghiệm. Siêu tham số là các tham số có thể điều chỉnh được đặt trước khi quá trình học bắt đầu. Chúng kiểm soát hành vi của thuật toán học và có tác động đáng kể đến hiệu suất của mô hình.
Một siêu tham số quan trọng cần xem xét là tốc độ học tập. Tốc độ học xác định kích thước bước ở mỗi lần lặp của thuật toán học. Tốc độ học cao hơn cho phép mô hình học nhanh hơn nhưng có thể dẫn đến việc vượt quá giải pháp tối ưu. Mặt khác, tốc độ học thấp hơn có thể dẫn đến hội tụ chậm hơn nhưng có thể giúp mô hình tránh được tình trạng quá vọt. Điều quan trọng là tìm ra tốc độ học tối ưu để cân bằng giữa tốc độ hội tụ và độ chính xác.
Một siêu tham số khác để thử nghiệm là kích thước lô. Kích thước lô xác định số lượng mẫu huấn luyện được xử lý trong mỗi lần lặp của thuật toán học. Kích thước lô nhỏ hơn có thể cung cấp ước tính độ dốc chính xác hơn nhưng có thể dẫn đến sự hội tụ chậm hơn. Ngược lại, kích thước lô lớn hơn có thể tăng tốc quá trình học nhưng có thể gây nhiễu trong ước tính độ dốc. Việc tìm kích thước lô phù hợp phụ thuộc vào kích thước của tập dữ liệu và tài nguyên tính toán có sẵn.
Số lượng đơn vị ẩn trong mạng lưới thần kinh là một siêu tham số khác có thể được điều chỉnh. Việc tăng số lượng đơn vị ẩn có thể tăng khả năng học các mẫu phức tạp của mô hình nhưng cũng có thể dẫn đến trang bị quá mức nếu không được điều chỉnh đúng cách. Ngược lại, việc giảm số lượng đơn vị ẩn có thể đơn giản hóa mô hình nhưng có thể dẫn đến kết quả không phù hợp. Điều quan trọng là đạt được sự cân bằng giữa độ phức tạp của mô hình và khả năng khái quát hóa.
Chính quy hóa là một kỹ thuật khác có thể được kiểm soát thông qua siêu tham số. Việc chính quy hóa giúp ngăn chặn việc trang bị quá mức bằng cách thêm một số hạng phạt vào hàm mất mát. Cường độ của việc chính quy hóa được kiểm soát bởi một siêu tham số được gọi là tham số chính quy hóa. Tham số chính quy hóa cao hơn sẽ dẫn đến một mô hình đơn giản hơn với ít trang bị quá mức hơn nhưng cũng có thể dẫn đến trang bị thiếu. Ngược lại, tham số chính quy hóa thấp hơn cho phép mô hình khớp với dữ liệu huấn luyện chặt chẽ hơn nhưng có thể dẫn đến tình trạng trang bị quá mức. Xác thực chéo có thể được sử dụng để tìm tham số chính quy hóa tối ưu.
Việc lựa chọn thuật toán tối ưu hóa cũng là một siêu tham số quan trọng. Giảm độ dốc là một thuật toán tối ưu hóa thường được sử dụng, nhưng có các biến thể như giảm độ dốc ngẫu nhiên (SGD), Adam và RMSprop. Mỗi thuật toán có các siêu tham số riêng có thể điều chỉnh được, chẳng hạn như động lượng và tốc độ học tập giảm dần. Thử nghiệm với các thuật toán tối ưu hóa khác nhau và các siêu tham số của chúng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình.
Ngoài các siêu tham số này, các yếu tố khác có thể được khám phá bao gồm kiến trúc mạng, các hàm kích hoạt được sử dụng và việc khởi tạo các tham số của mô hình. Các kiến trúc khác nhau, chẳng hạn như mạng thần kinh tích chập (CNN) hoặc mạng thần kinh tái phát (RNN), có thể phù hợp hơn cho các nhiệm vụ cụ thể. Việc chọn các hàm kích hoạt thích hợp, chẳng hạn như ReLU hoặc sigmoid, cũng có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình. Việc khởi tạo đúng các tham số của mô hình có thể giúp thuật toán học hội tụ nhanh hơn và đạt được độ chính xác tốt hơn.
Để đạt được độ chính xác cao hơn trong mô hình học máy của chúng tôi, chúng tôi liên quan đến việc thử nghiệm nhiều siêu tham số khác nhau. Tốc độ học, kích thước lô, số lượng đơn vị ẩn, tham số chính quy, thuật toán tối ưu hóa, kiến trúc mạng, chức năng kích hoạt và khởi tạo tham số đều là các siêu tham số có thể được điều chỉnh để cải thiện hiệu suất của mô hình. Điều quan trọng là phải lựa chọn và điều chỉnh cẩn thận các siêu tham số này để đạt được sự cân bằng giữa tốc độ hội tụ và độ chính xác, cũng như để ngăn chặn việc trang bị quá mức hoặc không phù hợp.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning