Eine umfassende Einführung in Hyperparameter und ihre Bedeutung

Hyperparameter sind Optimierungsparameter in Algorithmen für maschinelles Lernen, die zur Verbesserung der Algorithmusleistung und des Trainingsprozesses verwendet werden. Sie werden vor dem Training festgelegt und die Gewichte und Neigungen werden durch das Training optimiert. Durch Anpassen der Hyperparameter können die Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessert werden.

So legen Sie Hyperparameter fest

Beim anfänglichen Festlegen von Hyperparametern können Sie sich auf die Hyperparameterwerte beziehen, die bei anderen ähnlichen Problemen des maschinellen Lernens verwendet werden, oder die optimalen Hyperparameter durch wiederholtes Training finden.

Was sind die Hyperparameter?

Hyperparameter im Zusammenhang mit der Netzwerkstruktur? Dropout: Dropout ist eine Regularisierungstechnik, die verwendet wird, um Überanpassung zu verhindern und die Genauigkeit zu verbessern.

Initialisierung der Netzwerkgewichtung: Abhängig von der Aktivierungsfunktion, die auf der neuronalen Netzwerkschicht verwendet wird, ist es sinnvoll, unterschiedliche Gewichtsinitialisierungsschemata zu verwenden. In den meisten Fällen verwenden Sie eine gleichmäßige Verteilung.

Aktivierungsfunktion: Die Aktivierungsfunktion wird verwendet, um Nichtlinearität in das Algorithmusmodell einzuführen. Dadurch können Deep-Learning-Algorithmen Grenzen nichtlinear vorhersagen.
• Hyperparameter im Zusammenhang mit dem Trainingsalgorithmus

Lernrate: Die Lernrate definiert, wie schnell das Netzwerk Parameter aktualisiert. Wenn die Lernrate niedrig ist, verlangsamt sich der Lernprozess des Algorithmus, aber die Konvergenz verläuft reibungslos; eine höhere Lernrate beschleunigt das Lernen, ist aber nicht förderlich für die Konvergenz.

Epoche: Die Häufigkeit, mit der die gesamten Trainingsdaten während des Trainings dem Netzwerk präsentiert werden.

Batchgröße: bezieht sich auf die Anzahl der Teilproben, die dem Netzwerk nach einer Parameteraktualisierung bereitgestellt werden.
• Momentum: Hilft, Schwingungen zu vermeiden. Verwenden Sie normalerweise ein Momentum zwischen 0,5 und 0,9.
• Der Unterschied zwischen Hyperparametern und Parametern

Hyperparameter, auch Modellhyperparameter genannt, liegen außerhalb des Modells und ihre Werte können nicht aus den Daten geschätzt werden.

Parameter, auch Modellparameter genannt, sind Konfigurationsvariablen innerhalb des Modells. Sein Wert kann aus den Daten geschätzt werden. Modelle benötigen Parameter, um Vorhersagen treffen zu können.

Parameter werden normalerweise aus Daten gelernt und nicht manuell von Entwicklern festgelegt. Hyperparameter werden normalerweise von Entwicklern manuell festgelegt.

Hyperparameter-Tuning

Hyperparameter-Tuning besteht darin, die optimale Kombination von Hyperparametern zu finden. Hyperparameter steuern im Wesentlichen das Gesamtverhalten des maschinellen Lernmodells, daher ist es wichtig, die besten Werte der Hyperparameter für das Algorithmusmodell zu finden. Sagen Sie, es ist entscheidend. Wenn die Optimierung der Hyperparameter fehlschlägt, kann das Modell nicht konvergieren und die Verlustfunktion effektiv minimieren. Dies führt dazu, dass die Modellergebnisse nicht mehr genau sind.

Zu den gängigen Methoden zur Optimierung von Hyperparametern gehören die Rastersuche, die Zufallssuche und die Bayes'sche Optimierung.

Die Rastersuche ist die grundlegendste Methode zur Optimierung von Hyperparametern, die alle möglichen Hyperparameterkombinationen durchläuft.

Bei der Zufallssuche werden innerhalb eines voreingestellten Bereichs zufällig Stichproben durchgeführt, um eine bessere Kombination von Hyperparametern zu finden.

Bayesianische Optimierung ist ein sequenzmodellbasierter Optimierungsalgorithmus (SMBO), der vorherige Hyperparameterwerte verwendet, um den nächsten Hyperparameter zu verbessern. Diese Methode iteriert, bis der beste Hyperparameter gefunden wird.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine umfassende Einführung in Hyperparameter und ihre Bedeutung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!