Fungsi dan kaedah untuk mengoptimumkan hiperparameter

Hiperparameter ialah parameter yang perlu ditetapkan sebelum melatih model itu tidak boleh dipelajari daripada data latihan dan perlu dilaraskan secara manual atau ditentukan oleh carian automatik. Hiperparameter biasa termasuk kadar pembelajaran, pekali regularisasi, bilangan lelaran, saiz kelompok, dsb. Penalaan hiperparameter ialah proses mengoptimumkan prestasi algoritma dan sangat penting untuk meningkatkan ketepatan dan prestasi algoritma.

Tujuan penalaan hiperparameter adalah untuk mencari gabungan hiperparameter terbaik untuk meningkatkan prestasi dan ketepatan algoritma. Jika penalaan tidak mencukupi, ia mungkin membawa kepada prestasi algoritma yang lemah dan masalah seperti pemasangan lampau atau kurang kemas. Penalaan boleh meningkatkan keupayaan generalisasi model dan menjadikannya lebih baik pada data baharu. Oleh itu, adalah penting untuk menala hiperparameter sepenuhnya.

Terdapat banyak kaedah untuk penalaan hiperparameter termasuk carian grid, carian rawak, pengoptimuman Bayesian, dsb.

Carian grid ialah kaedah penalaan hiperparameter yang paling mudah, yang mencari penyelesaian optimum dengan meletihkan sepenuhnya semua kemungkinan kombinasi hiperparameter. Sebagai contoh, jika terdapat dua hiperparameter yang perlu ditala, dan nilai yang mungkin bagi setiap hiperparameter ialah [0.1, 0.2, 0.3] dan [10, 20, 30], maka carian grid akan mencuba 9 kombinasi hiperparameter, Mereka ialah (0.1,10), (0.1,20), (0.1,30), (0.2,10), (0.2,20), (0.2,30), (0.3,10), (0.3,20), ( 0.3,30). Kelemahan carian grid ialah kos pengiraan yang tinggi Apabila bilangan hiperparameter meningkat, ruang carian berkembang secara eksponen dan kos masa juga meningkat dengan ketara.

Carian rawak ialah alternatif kepada carian grid untuk penalaan hiperparameter. Ia melakukan pensampelan dan latihan berulang dengan mensampel secara rawak set hiperparameter dalam julat hiperparameter dan melatih model di bawah set hiperparameter ini. Akhirnya, melalui pelbagai lelaran, kombinasi hiperparameter optimum boleh diperolehi. Berbanding dengan carian grid, carian rawak boleh mengurangkan kos pengiraan. Walau bagaimanapun, disebabkan sifat stokastik carian rawak, penyelesaian optimum global mungkin tidak ditemui. Oleh itu, untuk meningkatkan prestasi carian, berbilang carian rawak mungkin diperlukan. . Pengoptimuman Bayesian sesuai untuk carian hiperparameter berdimensi tinggi dan boleh mencari penyelesaian optimum dengan cepat Walau bagaimanapun, ia memerlukan latihan model berterusan dan pengemaskinian pengedaran posterior semasa proses carian, yang menghasilkan kos pengiraan yang tinggi.

Selain kaedah di atas, terdapat juga beberapa kaedah penalaan hiperparameter lain, seperti algoritma genetik, algoritma kawanan partikel, dll. Dalam aplikasi praktikal, biasanya perlu memilih kaedah penalaan hiperparameter yang sesuai berdasarkan keadaan tertentu.

Atas ialah kandungan terperinci Fungsi dan kaedah untuk mengoptimumkan hiperparameter. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!