하이퍼파라미터와 그 의미에 대한 포괄적인 소개

하이퍼매개변수는 기계 학습 알고리즘의 조정 매개변수로, 알고리즘 성능과 훈련 프로세스를 개선하는 데 사용됩니다. 이는 학습 전에 설정되며, 학습을 통해 가중치와 편향이 최적화됩니다. 하이퍼파라미터를 조정함으로써 모델의 정확도와 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

초매개변수 설정 방법

처음 초매개변수 설정 시 다른 유사한 머신러닝 문제에서 사용하는 초매개변수 값을 참고하거나, 반복 학습을 통해 최적의 초매개변수를 찾을 수 있습니다.

하이퍼파라미터란 무엇입니까

네트워크 구조와 관련된 하이퍼파라미터

• 드롭아웃: 드롭아웃은 과적합을 방지하고 정확도를 향상시키는 데 사용되는 정규화 기술입니다.
• 네트워크 가중치 초기화: 신경망 계층에서 사용되는 활성화 함수에 따라 다양한 가중치 초기화 방식을 사용하는 것이 유용합니다. 대부분의 경우 균일 분포를 사용합니다.
• 활성화 함수: 활성화 함수는 알고리즘 모델에 비선형성을 도입하는 데 사용됩니다. 이를 통해 딥 러닝 알고리즘이 경계를 비선형적으로 예측할 수 있습니다.

훈련 알고리즘과 관련된 하이퍼파라미터

• 학습률: 학습률은 네트워크가 매개변수를 업데이트하는 속도를 정의합니다. 학습률이 낮으면 알고리즘 학습 과정이 느려지지만 원활하게 수렴됩니다. 학습률이 높을수록 학습 속도는 빨라지지만 수렴에 도움이 되지 않습니다.
• epoch: 훈련 중에 전체 훈련 데이터가 네트워크에 제시되는 횟수입니다.
• 배치 크기: 매개변수 업데이트가 발생한 후 네트워크에 제공되는 하위 샘플 수를 나타냅니다.
• 운동량: 진동을 방지하는 데 도움이 되며 일반적으로 0.5에서 0.9 사이의 운동량을 사용합니다.

초매개변수와 매개변수의 차이점

모델 초매개변수라고도 알려진 초매개변수는 모델 외부에 있으며 해당 값은 데이터에서 추정할 수 없습니다.

모델 매개변수라고도 하는 매개변수는 모델 내부의 구성 변수입니다. 그 가치는 데이터를 통해 추정할 수 있습니다. 모델을 예측하려면 매개변수가 필요합니다.

매개변수는 일반적으로 데이터에서 학습되며 개발자가 수동으로 설정하지 않습니다. 하이퍼매개변수는 일반적으로 개발자가 수동으로 설정합니다.

하이퍼파라미터 튜닝

하이퍼파라미터 튜닝은 하이퍼파라미터의 최적 조합을 찾는 것입니다. 하이퍼파라미터는 기본적으로 머신러닝 모델의 전반적인 동작을 제어하므로 하이퍼파라미터의 최상의 값을 찾는 것이 알고리즘 모델에 중요합니다. 결정적이라고 하세요. 하이퍼파라미터 튜닝이 실패하면 모델은 수렴하지 못하고 손실 함수를 효과적으로 최소화하지 못합니다. 이로 인해 모델 결과가 더 이상 정확하지 않게 됩니다.

일반적인 초매개변수 조정 방법에는 그리드 검색, 무작위 검색, 베이지안 최적화가 포함됩니다.

그리드 검색은 가능한 모든 하이퍼파라미터 조합을 탐색하는 가장 기본적인 하이퍼파라미터 조정 방법입니다.

더 나은 초매개변수 조합을 찾기 위해 사전 설정된 범위 내에서 무작위로 샘플링하는 무작위 검색입니다.

베이지안 최적화는 이전 하이퍼파라미터 값을 사용하여 다음 하이퍼파라미터를 개선하는 SMBO(순차 모델 기반 최적화) 알고리즘입니다. 이 방법은 최상의 하이퍼파라미터를 찾을 때까지 반복됩니다.

위 내용은 하이퍼파라미터와 그 의미에 대한 포괄적인 소개의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!