La mida del lot, l'època i la mida del conjunt de dades són realment aspectes crucials en l'aprenentatge automàtic i s'anomenen habitualment hiperparàmetres. Per entendre aquest concepte, aprofundim en cada terme individualment.
Mida del lot:
La mida del lot és un hiperparàmetre que defineix el nombre de mostres processades abans que els pesos del model s'actualitzin durant l'entrenament. Té un paper important en la determinació de la velocitat i l'estabilitat del procés d'aprenentatge. Una mida de lot més petita permet més actualitzacions dels pesos del model, la qual cosa condueix a una convergència més ràpida. Tanmateix, això també pot introduir soroll en el procés d'aprenentatge. D'altra banda, una mida de lot més gran proporciona una estimació més estable del gradient, però pot alentir el procés d'entrenament.
Per exemple, en el descens de gradient estocàstic (SGD), una mida de lot d'1 es coneix com a SGD pur, on el model actualitza els seus pesos després de processar cada mostra individual. Per contra, una mida de lot igual a la mida del conjunt de dades d'entrenament es coneix com a descens de gradient per lots, on el model actualitza els seus pesos una vegada per època.
Època:
Una època és un altre hiperparàmetre que defineix el nombre de vegades que tot el conjunt de dades es passa cap endavant i cap enrere a través de la xarxa neuronal durant l'entrenament. Entrenar un model per a diverses èpoques li permet aprendre patrons complexos en les dades ajustant els seus pesos de manera iterativa. Tanmateix, l'entrenament durant massa èpoques pot conduir a un sobreajustament, on el model funciona bé amb les dades d'entrenament però no es generalitza a dades no vistes.
Per exemple, si un conjunt de dades consta de 1,000 mostres i el model s'entrena durant 10 èpoques, vol dir que el model ha vist tot el conjunt de dades 10 vegades durant el procés d'entrenament.
Mida del conjunt de dades:
La mida del conjunt de dades fa referència al nombre de mostres disponibles per entrenar el model d'aprenentatge automàtic. És un factor crític que afecta directament el rendiment i la capacitat de generalització del model. Una mida de conjunt de dades més gran sovint condueix a un millor rendiment del model, ja que proporciona exemples més diversos dels quals el model pugui aprendre. Tanmateix, treballar amb grans conjunts de dades també pot augmentar els recursos computacionals i el temps necessari per a la formació.
A la pràctica, és essencial aconseguir un equilibri entre la mida del conjunt de dades i la complexitat del model per evitar l'ajustament excessiu o insuficient. Es poden utilitzar tècniques com l'augment i la regularització de dades per treure el màxim profit dels conjunts de dades limitats.
La mida del lot, l'època i la mida del conjunt de dades són tots hiperparàmetres de l'aprenentatge automàtic que influeixen significativament en el procés d'entrenament i el rendiment final del model. Entendre com ajustar aquests hiperparàmetres de manera eficaç és crucial per construir models d'aprenentatge automàtic robusts i precisos.
Altres preguntes i respostes recents sobre EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Què és el text a veu (TTS) i com funciona amb IA?
- 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?
- Quins són alguns exemples d'hiperparàmetres d'algorisme?
- 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?
Consulta més preguntes i respostes a EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning