ハイパーパラメータとその意味の包括的な紹介

ハイパーパラメータは、機械学習アルゴリズムの調整パラメータであり、アルゴリズムのパフォーマンスとトレーニング プロセスを向上させるために使用されます。これらはトレーニング前に設定され、重みとバイアスはトレーニングを通じて最適化されます。ハイパーパラメータを調整することで、モデルの精度と汎化能力を向上させることができます。

ハイパーパラメータの設定方法

最初にハイパーパラメータを設定するときは、他の同様の機械学習問題で使用されているハイパーパラメータ値を参照することができます。トレーニングを繰り返すことで最適なハイパーパラメータを見つけます。

ハイパーパラメータとは

ネットワーク構造に関連するハイパーパラメータ

• ドロップアウト: ドロップアウトは、過学習を防止し、精度を向上させるために使用される正則化手法です。
• ネットワーク重みの初期化: ニューラル ネットワーク層で使用される活性化関数に応じて、異なる重みの初期化スキームを使用すると便利です。ほとんどの場合、一様分布を使用します。
• アクティベーション関数: アクティベーション関数は、アルゴリズム モデルに非線形性を導入するために使用されます。これにより、深層学習アルゴリズムで境界を非線形に予測できるようになります。

#トレーニング アルゴリズムに関連するハイパーパラメータ

学習率: 学習率は、ネットワークがパラメーターを更新する速度を定義します。学習率が低いと、アルゴリズムの学習プロセスは遅くなりますが、スムーズに収束します。学習率が高いと学習速度は速くなりますが、収束にはつながりません。
• epoch: トレーニング中にトレーニング データ全体がネットワークに提示された回数。
• バッチ サイズ: パラメーターの更新が発生した後にネットワークに提供されるサブサンプルの数を指します。
• 運動量: 振動の回避に役立ちます。通常は 0.5 ～ 0.9 の運動量を使用します。

ハイパーパラメータとパラメータの違い

ハイパーパラメータ (モデル ハイパーパラメータとも呼ばれます) はモデルの外部にあり、モデルから決定することはできません。データはその価値を推定します。

パラメータはモデル パラメータとも呼ばれ、モデル内の構成変数です。その値はデータから推定できます。モデルには予測を行うためのパラメーターが必要です。

パラメータは通常、データから学習され、開発者が手動で設定することはありません。ハイパーパラメータは通常、開発者が手動で設定します。

#ハイパーパラメータ チューニング

ハイパーパラメータ チューニングは、ハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけることです。ハイパーパラメータは本質的に機械学習モデルを制御します。したがって、ハイパーパラメータの最適な値を見つけることはアルゴリズム モデルにとって重要です。ハイパーパラメーターの調整が失敗すると、モデルは収束できず、損失関数を効果的に最小化できなくなります。これにより、モデルの結果が不正確になります。

一般的なハイパーパラメータ調整方法には、グリッド検索、ランダム検索、ベイジアン最適化などがあります。

グリッド検索は、最も基本的なハイパーパラメータ調整方法であり、考えられるすべてのハイパーパラメータの組み合わせを横断します。

ランダム検索は、ハイパーパラメータのより適切な組み合わせを見つけるために、事前設定された範囲内でランダムにサンプリングすることです。

ベイジアン最適化は、前のハイパーパラメータ値を使用して次のハイパーパラメータを改善するシーケンス モデルベースの最適化 (SMBO) アルゴリズムです。このメソッドは、最適なハイパーパラメータが見つかるまで反復されます。

以上がハイパーパラメータとその意味の包括的な紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。