Trong lĩnh vực học máy, siêu tham số đóng một vai trò quan trọng trong việc xác định hiệu suất và hành vi của thuật toán. Siêu tham số là các tham số được đặt trước khi quá trình học bắt đầu. Chúng không được học trong quá trình đào tạo; thay vào đó, họ tự kiểm soát quá trình học tập. Ngược lại, các tham số mô hình được học trong quá trình đào tạo, chẳng hạn như trọng số trong mạng nơ-ron.
Hãy cùng đi sâu vào một số ví dụ về siêu tham số thường thấy trong các thuật toán học máy:
1. Tỷ lệ học tập (α): Tốc độ học là một siêu tham số kiểm soát mức độ chúng tôi điều chỉnh trọng số của mạng theo độ dốc tổn thất. Tốc độ học cao có thể dẫn đến tình trạng vọt lố, trong đó các tham số của mô hình dao động dữ dội, trong khi tốc độ học thấp có thể gây ra sự hội tụ chậm.
2. Số đơn vị/lớp ẩn: Trong mạng lưới thần kinh, số lượng đơn vị và lớp ẩn là các siêu tham số xác định độ phức tạp của mô hình. Nhiều đơn vị hoặc lớp ẩn hơn có thể nắm bắt được các mẫu phức tạp hơn nhưng cũng có thể dẫn đến trang bị quá mức.
3. Chức năng kích hoạt: Việc lựa chọn hàm kích hoạt, chẳng hạn như ReLU (Đơn vị tuyến tính chỉnh lưu) hoặc Sigmoid, là một siêu tham số ảnh hưởng đến tính phi tuyến tính của mô hình. Các hàm kích hoạt khác nhau có các thuộc tính khác nhau và có thể ảnh hưởng đến tốc độ học cũng như hiệu suất của mô hình.
4. Kích thước lô: Kích thước lô là số lượng mẫu huấn luyện được sử dụng trong một lần lặp. Đó là một siêu thông số ảnh hưởng đến tốc độ và sự ổn định của quá trình luyện tập. Kích thước lô lớn hơn có thể tăng tốc độ đào tạo nhưng có thể dẫn đến cập nhật kém chính xác hơn, trong khi kích thước lô nhỏ hơn có thể cung cấp thông tin cập nhật chính xác hơn nhưng đào tạo chậm hơn.
5. Sức mạnh chính quy: Chính quy hóa là một kỹ thuật được sử dụng để ngăn chặn việc trang bị quá mức bằng cách thêm một số hạng phạt vào hàm mất mát. Cường độ chính quy hóa, chẳng hạn như λ trong chính quy hóa L2, là một siêu tham số kiểm soát tác động của thuật ngữ chính quy hóa đối với tổn thất tổng thể.
6. Tỉ lệ bỏ học: Dropout là một kỹ thuật chính quy hóa trong đó các nơ-ron được chọn ngẫu nhiên sẽ bị bỏ qua trong quá trình huấn luyện. Tỷ lệ loại bỏ là một siêu tham số xác định xác suất loại bỏ một nơ-ron. Nó giúp ngăn chặn việc trang bị quá mức bằng cách gây ra tiếng ồn trong quá trình luyện tập.
7. Kích thước hạt nhân: Trong mạng thần kinh tích chập (CNN), kích thước hạt nhân là một siêu tham số xác định kích thước của bộ lọc được áp dụng cho dữ liệu đầu vào. Các kích thước hạt nhân khác nhau nắm bắt các mức độ chi tiết khác nhau trong dữ liệu đầu vào.
8. Số lượng cây (trong rừng ngẫu nhiên): Trong các phương pháp tập hợp như Rừng ngẫu nhiên, số lượng cây là một siêu tham số xác định số lượng cây quyết định trong rừng. Việc tăng số lượng cây có thể cải thiện hiệu suất nhưng cũng làm tăng chi phí tính toán.
9. C trong Máy vectơ hỗ trợ (SVM): Trong SVM, C là siêu tham số kiểm soát sự cân bằng giữa việc có ranh giới quyết định trơn tru và phân loại chính xác các điểm đào tạo. Giá trị C cao hơn dẫn đến ranh giới quyết định phức tạp hơn.
10. Số lượng cụm (tính bằng K-Means): Trong các thuật toán phân cụm như K-Means, số lượng cụm là một siêu tham số xác định số lượng cụm mà thuật toán sẽ xác định trong dữ liệu. Việc chọn đúng số lượng cụm là rất quan trọng để có được kết quả phân cụm có ý nghĩa.
Những ví dụ này minh họa tính chất đa dạng của siêu tham số trong thuật toán học máy. Điều chỉnh siêu tham số là một bước quan trọng trong quy trình học máy để tối ưu hóa hiệu suất và tổng quát hóa mô hình. Tìm kiếm dạng lưới, tìm kiếm ngẫu nhiên và tối ưu hóa Bayes là những kỹ thuật phổ biến được sử dụng để tìm tập siêu tham số tốt nhất cho một vấn đề nhất định.
Siêu tham số là thành phần thiết yếu trong thuật toán học máy ảnh hưởng đến hành vi và hiệu suất của mô hình. Hiểu vai trò của siêu tham số và cách điều chỉnh chúng một cách hiệu quả là rất quan trọng để phát triển các mô hình học máy thành công.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Nhắn tin thành lời
- 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?
- 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?
- TensorBoard là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Giới thiệu (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Học máy là gì (đi đến chủ đề liên quan)