Pengenalan kepada teknik pengoptimuman pembelajaran mesin

Teknik pengoptimuman dalam pembelajaran mesin bertujuan untuk meningkatkan ketepatan ramalan dan pengelasan dengan meminimumkan fungsi kehilangan atau memaksimumkan fungsi objektif. Algoritma ini biasanya dilatih pada set data tempatan atau luar talian untuk meminimumkan ralat. Melalui pengoptimuman, model pembelajaran mesin boleh menyesuaikan diri dengan data dengan lebih baik dan meningkatkan prestasi model.

Artikel ini akan memperkenalkan istilah yang terlibat dalam teknologi pengoptimuman dan beberapa teknik pengoptimuman biasa.

Pengenalan kepada terminologi

Kadar pembelajaran

Kadar pembelajaran ialah hiperparameter penting dalam pembelajaran mesin, yang menentukan saiz langkah kemas kini parameter model semasa proses latihan. Kadar pembelajaran mewakili jumlah penalaan halus parameter pada setiap lelaran. Pemilihan kadar pembelajaran yang sesuai mempunyai kesan penting ke atas penumpuan dan prestasi model dan oleh itu merupakan bahagian penting dalam proses pengoptimuman.

Kadar pembelajaran yang tinggi boleh menyebabkan model gagal menumpu secara stabil kepada nilai minimum fungsi kehilangan, sekali gus menghasilkan keputusan yang tidak stabil. Sebaliknya, kadar pembelajaran yang rendah boleh menyebabkan pengoptimuman menumpu secara perlahan atau terperangkap dalam penyelesaian yang tidak optimum. Oleh itu, semasa latihan, pilihan kadar pembelajaran boleh ditetapkan atau dilaraskan secara dinamik, bergantung pada algoritma pengoptimuman yang digunakan.

Momentum

Momentum memainkan peranan penting dalam pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Ia membantu menghalang proses pengoptimuman daripada tersekat dalam minima tempatan dan mempercepatkan penumpuan dengan mengira purata larian kecerunan dan menambahkannya pada kemas kini kecerunan semasa. Momentum juga mengatasi masalah ayunan, menjadikan proses pengoptimuman lebih lancar.

Algoritma Pengoptimuman

Gradient Descent

Gradient Descent (GD) ialah algoritma pengoptimuman tertib pertama yang digunakan untuk mencari nilai minimum sesuatu fungsi. Ia berfungsi dengan mengemas kini parameter secara berulang ke arah kecerunan negatif fungsi kehilangan berkenaan dengan parameter.

Pengoptimuman Momentum

Pengoptimuman momentum ialah algoritma pengoptimuman tertib pertama yang menggunakan purata bergerak kecerunan untuk mengemas kini parameter pada setiap lelaran. Idea di sebalik pengoptimuman momentum adalah untuk mempercepatkan penumpuan dengan menambahkan istilah momentum pada peraturan kemas kini yang menangkap arah kemas kini sebelumnya.

RMSprop

melaraskan kadar pembelajaran setiap parameter berdasarkan purata kecerunan kuasa dua sejarah. RMSprop menggunakan purata bergerak kecerunan kuasa dua untuk menormalkan skala kecerunan dan mengelakkan kadar pembelajaran daripada meletup atau hilang.

Adam

Adam ialah algoritma pengoptimuman yang menggabungkan idea pengoptimuman momentum dan RMSProp. Adam menggunakan purata bergerak eksponen bagi momen pertama dan kedua kecerunan untuk melaraskan kadar pembelajaran bagi setiap parameter. Algoritma ini mengekalkan dua set parameter, purata bergerak bagi kecerunan (momentum) dan purata bergerak bagi kecerunan kuasa dua (momen kedua bukan pusat).

Adam direka bentuk untuk memberikan penumpuan yang pantas dan mantap dengan menggabungkan kelebihan pengoptimuman momentum dan RMSProp, dan ia hanya memerlukan satu set hiperparameter untuk mengawal kadar pembelajaran semua parameter. Walau bagaimanapun, Adam mungkin sensitif terhadap pilihan kadar pembelajaran dan kadar pereputan purata bergerak, terutamanya untuk model yang besar dan kompleks.

Atas ialah kandungan terperinci Pengenalan kepada teknik pengoptimuman pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!