Hyperparameter-Tuning für maschinelles Lernen: acht häufig verwendete Methoden

Algorithmen für maschinelles Lernen erfordern benutzerdefinierte Eingaben, um ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Allgemeingültigkeit zu erreichen. Dieser Vorgang wird als Hyperparameter-Tuning bezeichnet. Es gibt verschiedene Tools und Methoden zum Optimieren von Hyperparametern. Wir haben eine Liste der acht besten Methoden zur Optimierung der Hyperparameter von Modellen für maschinelles Lernen zusammengestellt.

1. Bayesianische Optimierung

Bayesianische Optimierung ist zu einem wirksamen Werkzeug für die Hyperparameteranpassung von Algorithmen für maschinelles Lernen geworden, insbesondere für komplexe Aufgaben wie tiefe neuronale Netze. Es bietet ein effizientes Framework zur Optimierung teurer Black-Box-Funktionen, ohne deren Form zu kennen. Es wurde in vielen Bereichen angewendet, darunter beim Erlernen optimaler Robotermechaniken, beim Design von Sequenzexperimenten und beim Design synthetischer Gene.

2. Genetischer Algorithmus

Ein genetischer Algorithmus (EA) ist ein Optimierungsalgorithmus, der durch Modifizieren einer Reihe von Kandidatenlösungen (Population) gemäß bestimmten Regeln, sogenannten Operatoren, funktioniert arbeiten. Einer der Hauptvorteile von EAs ist ihre Allgemeingültigkeit: Das bedeutet, dass EAs in einem breiten Spektrum von Erkrankungen eingesetzt werden können, da sie einfach und unabhängig von zugrunde liegenden Problemen sind. Es hat sich gezeigt, dass genetische Algorithmen bei Hyperparameter-Tuning-Problemen eine bessere Leistung erbringen als genauigkeits-/geschwindigkeitsbasierte Rastersuchtechniken.

3. Gradientenbasierte Optimierung

Gradientenbasierte Optimierung ist eine Methode zur Optimierung mehrerer Hyperparameter basierend auf Auswahlkriterien für maschinelles Lernen in Bezug auf die Gradientenberechnung der Hyperparameter. Diese Hyperparameter-Tuning-Methode kann angewendet werden, wenn einige Differenzierbarkeits- und Kontinuitätsbedingungen der Trainingskriterien erfüllt sind.

4. Rastersuche

Rastersuche ist die grundlegende Methode zur Hyperparameter-Optimierung. Es führt eine umfassende Suche über einen vom Benutzer angegebenen Satz von Hyperparametern durch. Diese Methode ist die direkteste und führt zu den genauesten Vorhersagen. Mit dieser Tuning-Methode können Benutzer die beste Kombination finden. Die Rastersuche funktioniert für mehrere Hyperparameter, der Suchraum ist jedoch begrenzt.

5.Keras Tuner

Keras Tuner ist eine Bibliothek, die es Benutzern ermöglicht, optimale Hyperparameter für maschinelles Lernen oder Deep-Learning-Modelle zu finden. Diese Bibliothek hilft bei der Suche nach Kernelgrößen, optimierten Lernraten und verschiedenen Hyperparametern. Mit Keras Tuner können optimale Parameter für verschiedene Deep-Learning-Modelle ermittelt werden, um höchste Genauigkeit zu erreichen.

6. Populationsbasierte Optimierung

Populationsbasierte Methoden sind im Wesentlichen eine Reihe von Methoden, die auf Zufallssuche basieren (z. B. genetische Algorithmen). Eine der am weitesten verbreiteten bevölkerungsbasierten Methoden ist das von DeepMind vorgeschlagene Population-Based Training (PBT). PBT ist in zweierlei Hinsicht ein einzigartiger Ansatz:

Es ermöglicht die Verwendung adaptiver Hyperparameter während des Trainings

Es kombiniert parallele Suche und sequentielle Optimierung

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7.ParamILS
• ParamILS (Iterative Local Search in Parameter Configuration Space) ist eine allgemeine stochastische lokale Suchmethode zur automatischen Algorithmuskonfiguration. ParamILS ist eine automatisierte Algorithmuskonfigurationsmethode, die die Entwicklung leistungsstarker Algorithmen und ihrer Anwendungen erleichtert.
• ParamILS wird mit Standard- und Zufallseinstellungen initialisiert und verwendet die iterative erste Verbesserung als zusätzlichen lokalen Suchprozess. Es verwendet außerdem eine feste Anzahl zufälliger Bewegungen zur Störung und akzeptiert immer bessere oder gleich gute Parameterkonfigurationen, initialisiert die Suche jedoch zufällig neu.

8. Zufällige Suche

Man kann sagen, dass die zufällige Suche eine grundlegende Verbesserung gegenüber der Rastersuche darstellt. Diese Methode bezieht sich auf eine zufällige Suche nach Hyperparametern über eine bestimmte Verteilung möglicher Parameterwerte. Der Suchvorgang wird fortgesetzt, bis die gewünschte Genauigkeit erreicht ist. Die Zufallssuche ähnelt der Rastersuche, führt jedoch nachweislich zu besseren Ergebnissen als letztere. Diese Methode wird häufig als Grundlage für HPO verwendet, um die Effizienz neu entwickelter Algorithmen zu messen. Obwohl die Zufallssuche effizienter ist als die Rastersuche, handelt es sich dennoch um eine rechenintensive Methode.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonHyperparameter-Tuning für maschinelles Lernen: acht häufig verwendete Methoden. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!