En l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, els hiperparàmetres tenen un paper crucial a l'hora de determinar el rendiment i el comportament d'un algorisme. Els hiperparàmetres són paràmetres que s'estableixen abans que comenci el procés d'aprenentatge. No s'aprenen durant l'entrenament; en canvi, controlen el propi procés d'aprenentatge. En canvi, els paràmetres del model s'aprenen durant l'entrenament, com ara els pesos en una xarxa neuronal.
Anem a aprofundir en alguns exemples d'hiperparàmetres que es troben habitualment en algorismes d'aprenentatge automàtic:
1. Taxa d'aprenentatge (α): La taxa d'aprenentatge és un hiperparàmetre que controla quant estem ajustant els pesos de la nostra xarxa respecte al gradient de pèrdua. Una taxa d'aprenentatge elevada pot provocar una superació, on els paràmetres del model fluctuen de manera salvatge, mentre que una taxa d'aprenentatge baixa pot provocar una convergència lenta.
2. Nombre d'unitats/capes ocultes: A les xarxes neuronals, el nombre d'unitats i capes ocultes són hiperparàmetres que determinen la complexitat del model. Les unitats o capes més amagades poden capturar patrons més complexos, però també poden provocar un sobreajustament.
3. Funció d'activació: L'elecció de la funció d'activació, com ReLU (Unitat lineal rectificada) o Sigmoide, és un hiperparàmetre que afecta la no linealitat del model. Les diferents funcions d'activació tenen propietats diferents i poden afectar la velocitat d'aprenentatge i el rendiment del model.
4. Mida del lot: La mida del lot és el nombre d'exemples d'entrenament utilitzats en una iteració. És un hiperparàmetre que afecta la velocitat i l'estabilitat de l'entrenament. Les mides de lots més grans poden accelerar l'entrenament, però poden provocar actualitzacions menys precises, mentre que les mides de lots més petites poden proporcionar actualitzacions més precises però amb un entrenament més lent.
5. Força de regularització: La regularització és una tècnica que s'utilitza per evitar el sobreajustament afegint un terme de penalització a la funció de pèrdua. La força de regularització, com ara λ en la regularització L2, és un hiperparàmetre que controla l'impacte del terme de regularització sobre la pèrdua global.
6. Taxa d'abandonament: L'abandonament és una tècnica de regularització on les neurones seleccionades aleatòriament s'ignoren durant l'entrenament. La taxa d'abandonament és un hiperparàmetre que determina la probabilitat d'abandonar una neurona. Ajuda a prevenir el sobreajust introduint soroll durant l'entrenament.
7. Mida del nucli: A les xarxes neuronals convolucionals (CNN), la mida del nucli és un hiperparàmetre que defineix la mida del filtre aplicat a les dades d'entrada. Les diferents mides del nucli capturen diferents nivells de detall a les dades d'entrada.
8. Nombre d'arbres (al bosc aleatori): En mètodes de conjunt com Random Forest, el nombre d'arbres és un hiperparàmetre que determina el nombre d'arbres de decisió al bosc. Augmentar el nombre d'arbres pot millorar el rendiment però també augmentar el cost computacional.
9. C en màquines vectorials de suport (SVM): A SVM, C és un hiperparàmetre que controla la compensació entre tenir un límit de decisió suau i classificar correctament els punts d'entrenament. Un valor C més alt condueix a un límit de decisió més complex.
10. Nombre de clústers (en K-Means): En algorismes de clúster com K-Means, el nombre de clústers és un hiperparàmetre que defineix el nombre de clústers que l'algorisme hauria d'identificar a les dades. Escollir el nombre correcte de clústers és crucial per obtenir resultats significatius de clúster.
Aquests exemples il·lustren la naturalesa diversa dels hiperparàmetres en algorismes d'aprenentatge automàtic. L'ajustament dels hiperparàmetres és un pas crític en el flux de treball d'aprenentatge automàtic per optimitzar el rendiment i la generalització del model. La cerca en quadrícula, la cerca aleatòria i l'optimització bayesiana són tècniques habituals que s'utilitzen per trobar el millor conjunt d'hiperparàmetres per a un problema determinat.
Els hiperparàmetres són components essencials dels algorismes d'aprenentatge automàtic que influeixen en el comportament i el rendiment del model. Comprendre el paper dels hiperparàmetres i com ajustar-los de manera eficaç és crucial per desenvolupar models d'aprenentatge automàtic amb èxit.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Text a veu
- Quines són les limitacions de treballar amb grans conjunts de dades en l'aprenentatge automàtic?
- L'aprenentatge automàtic pot fer una mica d'ajuda dialògica?
- Què és el pati TensorFlow?
- Què significa realment un conjunt de dades més gran?
- Què és l'aprenentatge ensamble?
- Què passa si un algorisme d'aprenentatge automàtic escollit no és adequat i com es pot assegurar-se de seleccionar-ne l'adequat?
- Un model d'aprenentatge automàtic necessita supervisió durant la seva formació?
- Quins són els paràmetres clau utilitzats en algorismes basats en xarxes neuronals?
- Què és TensorBoard?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning