cari
RumahPeranti teknologiAIKaedah hiperparameter untuk mengoptimumkan model Transformer

Kaedah hiperparameter untuk mengoptimumkan model Transformer

Model pengubah sangat sensitif terhadap nilai hiperparameter, yang bermaksud bahawa perubahan hiperparameter kecil boleh menjejaskan prestasi model dengan ketara. Oleh itu, penalaan hiperparameter model Transformer untuk mendapatkan prestasi terbaik pada tugas tertentu adalah tugas yang mencabar.

Salah satu cara untuk melaraskan hiperparameter model Transformer adalah melalui proses pengoptimuman hiperparameter. Pengoptimuman hiperparameter melibatkan pencarian secara sistematik untuk kombinasi nilai hiperparameter yang mencapai prestasi terbaik pada set pengesahan. Carian grid, carian rawak dan pengoptimuman Bayesian ialah beberapa kaedah pengoptimuman hiperparameter yang biasa digunakan. Walau bagaimanapun, kaedah ini selalunya memakan masa dan intensif secara pengiraan. Oleh itu, kos masa dan kekangan sumber pengiraan perlu ditimbang semasa memilih kaedah pengoptimuman hiperparameter.

Grid search ialah kaedah pengoptimuman hiperparameter yang memerlukan penentuan grid nilai hiperparameter dan latihan serta menilai model untuk setiap set nilai.

Sebagai contoh, jika kita ingin melaraskan kadar pembelajaran dan saiz kelompok model Transformer, kita boleh memilih nilai hiperparameter terbaik melalui carian grid. Katakan kita menetapkan kadar pembelajaran kepada 0.01, 0.1 dan 1.0 dan saiz kelompok kepada 16, 32 dan 64. Dengan melatih dan menilai semua kombinasi yang mungkin, kami akan mendapat 9 model berbeza (3 kadar pembelajaran x 3 saiz kelompok). Dengan cara ini, kita boleh membandingkan kesan gabungan hiperparameter berbeza pada prestasi model dan memilih nilai hiperparameter optimum untuk meningkatkan ketepatan dan prestasi model.

Kemudian model yang berprestasi terbaik pada set pengesahan dipilih sebagai model terbaik dan model akhir dilatih pada set latihan penuh menggunakan nilai hiperparameter yang sepadan.

Carian grid boleh menjadi kaedah yang berkesan untuk pengoptimuman hiperparameter, tetapi ia adalah intensif dari segi pengiraan kerana ia melibatkan latihan dan menilai sejumlah besar model. Tambahan pula, sukar untuk menentukan grid nilai hiperparameter yang sesuai kerana nilai optimum mungkin bergantung pada tugas dan set data tertentu.

Carian Rawak

Carian rawak ialah satu lagi kaedah pengoptimuman hiperparameter yang melibatkan pensampelan gabungan rawak nilai hiperparameter dan menilai model yang sepadan pada set pengesahan.

Tidak seperti carian grid, yang menilai set gabungan hiperparameter tetap, carian rawak membolehkan carian meliputi julat nilai hiperparameter yang lebih luas kerana ia tidak bergantung pada grid yang telah ditetapkan. Ini amat berguna apabila nilai hiperparameter optimum tidak diketahui terlebih dahulu dan mungkin berada di luar julat nilai yang dinyatakan dalam grid.

Untuk melakukan carian rawak, kami mula-mula menentukan taburan bagi setiap hiperparameter, seperti taburan seragam atau taburan normal. Kami kemudian melukis gabungan rawak nilai hiperparameter daripada pengedaran ini dan melatih serta menilai model untuk setiap kombinasi. Proses diulang beberapa kali tetap dan model yang berprestasi terbaik pada set pengesahan dipilih sebagai model terbaik.

Carian rawak ialah kaedah pengoptimuman hiperparameter yang lebih cekap daripada carian grid kerana ia tidak memerlukan latihan dan menilai seberapa banyak model. Walau bagaimanapun, bukan mudah untuk mencari nilai hiperparameter optimum berbanding kaedah yang lebih kompleks seperti carian grid atau pengoptimuman Bayesian.

Pengoptimuman Bayesian

Pengoptimuman Bayesian ialah kaedah pengoptimuman hiperparameter berdasarkan prinsip statistik Bayesian. Ini ialah proses berulang yang melibatkan membina model kebarangkalian fungsi objektif berdasarkan nilai hiperparameter yang telah dinilai setakat ini (cth., kehilangan pengesahan untuk model pembelajaran mesin). Model itu kemudiannya digunakan untuk memilih set nilai hiperparameter seterusnya untuk dinilai, dengan matlamat mencari gabungan nilai yang meminimumkan fungsi objektif.

Kelebihan utama pengoptimuman Bayesian ialah ia boleh menggabungkan pengetahuan terdahulu tentang fungsi objektif melalui penggunaan model probabilistik, yang boleh menjadikannya lebih cekap dalam mencari fungsi optimum berbanding kaedah lain seperti carian rawak atau carian grid Penyelesaian yang sangat baik. Ia juga boleh mengendalikan kekangan pada nilai hiperparameter dan boleh digunakan untuk mengoptimumkan fungsi objektif yang mahal untuk dinilai, seperti yang diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin.

Walau bagaimanapun, pengoptimuman Bayesian adalah lebih intensif dari segi pengiraan berbanding kaedah lain kerana ia melibatkan membina dan mengemas kini model kebarangkalian pada setiap lelaran. Ia juga mungkin lebih sukar untuk dilaksanakan, kerana ia memerlukan menentukan model kebarangkalian dan memilih hiperparameter untuk proses pengoptimuman itu sendiri.

Pembelajaran Pengukuhan

Pembelajaran peneguhan (RL) ialah kaedah pembelajaran mesin yang melibatkan ejen belajar untuk mengambil tindakan dalam persekitaran untuk memaksimumkan isyarat ganjaran. Ia telah digunakan untuk mengoptimumkan pelbagai aspek sistem pembelajaran mesin, termasuk hiperparameter.

Dalam konteks pengoptimuman hiperparameter, pembelajaran peneguhan boleh digunakan untuk mempelajari dasar yang memetakan set hiperparameter kepada tindakan (cth., melatih model pembelajaran mesin menggunakan hiperparameter ini). Ejen kemudiannya boleh belajar melaraskan hiperparameter berdasarkan prestasi model untuk memaksimumkan isyarat ganjaran yang berkaitan dengan prestasi model.

Pembelajaran pengukuhan telah digunakan untuk pengoptimuman hiperparameter pelbagai jenis model pembelajaran mesin. Pada dasarnya, ia juga boleh digunakan untuk pengoptimuman hiperparameter model Transformer.

Walau bagaimanapun, pengoptimuman hiperparameter berasaskan pembelajaran pengukuhan mungkin sukar untuk dilaksanakan dan memerlukan sejumlah besar data dan pengiraan untuk menjadi berkesan. Selain itu, pembelajaran peneguhan adalah sensitif kepada pilihan fungsi ganjaran dan terdedah kepada overfitting. Oleh itu, pengoptimuman hiperparameter berasaskan pembelajaran pengukuhan tidak digunakan secara meluas seperti kaedah lain.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah hiperparameter untuk mengoptimumkan model Transformer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Artikel ini dikembalikan pada:网易伏羲. Jika ada pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn Padam
Alat panggilan di LLMSAlat panggilan di LLMSApr 14, 2025 am 11:28 AM

Model bahasa yang besar (LLMS) telah melonjak populariti, dengan ciri-ciri alat yang secara dramatik memperluaskan keupayaan mereka di luar penjanaan teks mudah. Sekarang, LLMS dapat mengendalikan tugas automasi yang kompleks seperti penciptaan UI dinamik dan autonomi a

Bagaimana permainan ADHD, alat kesihatan & chatbots AI mengubah kesihatan globalBagaimana permainan ADHD, alat kesihatan & chatbots AI mengubah kesihatan globalApr 14, 2025 am 11:27 AM

Bolehkah permainan video meringankan kebimbangan, membina fokus, atau menyokong kanak -kanak dengan ADHD? Memandangkan cabaran penjagaan kesihatan melonjak di seluruh dunia - terutamanya di kalangan belia - inovator beralih kepada alat yang tidak mungkin: permainan video. Sekarang salah satu hiburan terbesar di dunia Indus

Input PBB pada AI: Pemenang, Losers, dan PeluangInput PBB pada AI: Pemenang, Losers, dan PeluangApr 14, 2025 am 11:25 AM

"Sejarah telah menunjukkan bahawa walaupun kemajuan teknologi memacu pertumbuhan ekonomi, ia tidak sendiri memastikan pengagihan pendapatan yang saksama atau menggalakkan pembangunan manusia yang inklusif," tulis Rebeca Grynspan, Setiausaha Agung Unctad, dalam Mukadimah.

Kemahiran rundingan pembelajaran melalui AI generatifKemahiran rundingan pembelajaran melalui AI generatifApr 14, 2025 am 11:23 AM

Easy-peasy, gunakan AI Generatif sebagai tutor rundingan dan rakan kongsi sparring anda. Mari kita bercakap mengenainya. Analisis terobosan AI yang inovatif ini adalah sebahagian daripada liputan lajur Forbes yang berterusan pada AI terkini, termasuk mengenal pasti dan menjelaskan

Ted mendedahkan dari Openai, Google, Meta Heads to Court, selfie dengan diri sayaTed mendedahkan dari Openai, Google, Meta Heads to Court, selfie dengan diri sayaApr 14, 2025 am 11:22 AM

Persidangan TED2025, yang diadakan di Vancouver, membungkus edisi ke -36 semalam, 11 April. Ia menampilkan 80 penceramah dari lebih daripada 60 negara, termasuk Sam Altman, Eric Schmidt, dan Palmer Luckey. Tema Ted, "Kemanusiaan Reimagined," telah disesuaikan dibuat

Joseph Stiglitz memberi amaran tentang ketidaksamaan yang menjulang di tengah -tengah kuasa monopoli AIJoseph Stiglitz memberi amaran tentang ketidaksamaan yang menjulang di tengah -tengah kuasa monopoli AIApr 14, 2025 am 11:21 AM

Joseph Stiglitz adalah ahli ekonomi yang terkenal dan penerima Hadiah Nobel dalam Ekonomi pada tahun 2001. Stiglitz berpendapat bahawa AI dapat memburukkan lagi ketidaksamaan dan kuasa yang disatukan di tangan beberapa syarikat dominan, akhirnya menjejaskan ekonomi

Apakah pangkalan data graf?Apakah pangkalan data graf?Apr 14, 2025 am 11:19 AM

Pangkalan Data Graf: Merevolusi Pengurusan Data Melalui Hubungan Apabila data berkembang dan ciri -cirinya berkembang di pelbagai bidang, pangkalan data grafik muncul sebagai penyelesaian transformatif untuk menguruskan data yang saling berkaitan. Tidak seperti tradisional

LLM Routing: Strategi, Teknik, dan Pelaksanaan PythonLLM Routing: Strategi, Teknik, dan Pelaksanaan PythonApr 14, 2025 am 11:14 AM

Routing Model Besar (LLM): Mengoptimumkan Prestasi melalui Pengedaran Tugas Pintar Landskap LLM yang pesat berkembang membentangkan pelbagai model, masing -masing dengan kekuatan dan kelemahan yang unik. Beberapa cemerlang di Gen Kandungan Kreatif

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

MantisBT

MantisBT

Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

mPDF

mPDF

mPDF ialah perpustakaan PHP yang boleh menjana fail PDF daripada HTML yang dikodkan UTF-8. Pengarang asal, Ian Back, menulis mPDF untuk mengeluarkan fail PDF "dengan cepat" dari tapak webnya dan mengendalikan bahasa yang berbeza. Ia lebih perlahan dan menghasilkan fail yang lebih besar apabila menggunakan fon Unicode daripada skrip asal seperti HTML2FPDF, tetapi menyokong gaya CSS dsb. dan mempunyai banyak peningkatan. Menyokong hampir semua bahasa, termasuk RTL (Arab dan Ibrani) dan CJK (Cina, Jepun dan Korea). Menyokong elemen peringkat blok bersarang (seperti P, DIV),