Kaedah penyesuaian untuk melatih model ML

Kaedah penyesuaian merujuk kepada penggunaan teknologi pelarasan dinamik dalam model pembelajaran mesin untuk mencapai penyesuaian diri dan penambahbaikan model. Kaedah ini membolehkan model menyesuaikan berdasarkan data masa nyata dan perubahan persekitaran, dengan itu meningkatkan prestasi dan menyesuaikan diri dengan situasi baharu. Kaedah penyesuaian biasa termasuk penyesuaian parameter, pelarasan kadar pembelajaran, pemilihan ciri dan penyepaduan model. Kaedah ini boleh membantu model menyesuaikan diri dalam tugas dan persekitaran yang berbeza, dengan itu meningkatkan ketepatan dan keteguhan model.

Pembelajaran tambahan ialah kaedah yang secara berterusan memperkenalkan sampel latihan baharu untuk mengemas kini parameter model. Berbanding dengan melatih semula keseluruhan model, pembelajaran tambahan mengelakkan pembaziran sumber dan masa pengkomputeran. Dengan menambah sampel baharu secara berterusan, model boleh menyesuaikan secara beransur-ansur kepada data baharu dan meningkatkan prestasi sambil mengekalkan keberkesanan parameter asal. Kaedah ini amat sesuai apabila berurusan dengan set data berskala besar atau senario di mana data sentiasa berubah.

Pembelajaran dalam talian ialah cara untuk terus menerima data dan mengemas kini model dalam masa nyata Ia sesuai untuk memproses data penstriman dan senario aplikasi masa nyata. Melalui pembelajaran tambahan, model boleh dioptimumkan secara berterusan setiap kali data baharu diterima.

Pembelajaran ensembel ialah kaedah yang menggabungkan berbilang model berbeza untuk membina model ensembel yang lebih berkuasa dan mantap. Submodel ini boleh menggunakan algoritma yang berbeza, parameter permulaan atau subset ciri, dan digabungkan melalui undian, purata wajaran, dsb., untuk meningkatkan prestasi dan kestabilan model keseluruhan. Melalui pembelajaran ensemble, kita boleh memanfaatkan pelbagai model untuk mengimbangi kelemahan satu model, dengan itu memperoleh hasil ramalan yang lebih baik.

Penyesuaian domain bertujuan untuk menyelesaikan masalah perbezaan pengedaran antara domain sumber dan domain sasaran. Dengan memperkenalkan maklumat tambahan atau melaraskan fungsi kehilangan, model yang dilatih dalam domain sumber boleh dipindahkan dengan lebih baik ke domain sasaran.

5. Pembelajaran separuh penyeliaan: Pembelajaran separa penyeliaan menggunakan sampel berlabel dan tidak berlabel untuk meningkatkan prestasi model. Sampel tidak berlabel boleh dilatih menggunakan sampel tidak berlabel melalui rangkaian musuh generatif atau algoritma polysemi-pembelajaran untuk meningkatkan prestasi model. Kaedah ini boleh mendapatkan lebih banyak maklumat daripada data berlabel terhad dan meningkatkan keupayaan generalisasi model.

6. Pembelajaran aktif: Pembelajaran aktif memilih sampel yang paling bermaklumat untuk pelabelan untuk mengembangkan set latihan dengan berkesan. Model ini akan meminta pakar manusia untuk melabelkan beberapa sampel pada peringkat awal, dan kemudian menggunakan sampel berlabel ini untuk meneruskan latihan.

7. Algoritma pengoptimuman penyesuaian: Algoritma pengoptimuman penyesuaian menyesuaikan hiperparameter seperti kadar pembelajaran dan parameter penyelarasan mengikut keadaan semasa model dan ciri data. Kaedah biasa termasuk keturunan kecerunan penyesuaian, anggaran momentum penyesuaian, dsb.

8. Pembelajaran Peneguhan: Pembelajaran peneguhan ialah kaedah pembelajaran strategi tingkah laku yang optimum dengan berinteraksi dengan persekitaran. Model secara berterusan mencuba tindakan yang berbeza dan melaraskan strateginya berdasarkan isyarat ganjaran, membolehkan model membuat keputusan secara adaptif.

9 Memindahkan pembelajaran: Memindahkan pembelajaran bertujuan untuk memindahkan pengetahuan model yang telah dilatih pada satu tugasan kepada tugasan lain yang berkaitan. Dengan menggunakan semula perwakilan ciri atau struktur model separa yang dipelajari dalam tugasan sebelumnya, proses latihan tentang tugasan baharu boleh dipercepatkan dan prestasi dipertingkatkan.

10 Penyulingan model: Penyulingan model ialah teknik yang menukar model yang besar dan kompleks kepada model yang kecil dan cekap. Kaedah ini memindahkan pengetahuan dengan melatih sasaran tambahan dan menjana sasaran lembut menggunakan model asal, dengan itu mencapai pemampatan dan pecutan model. Model kecil sedemikian lebih sesuai untuk penggunaan dan aplikasi dalam persekitaran yang terhad sumber.

Kaedah penyesuaian ini boleh digunakan secara individu atau gabungan, membolehkan kaedah yang paling sesuai dipilih berdasarkan masalah dan keperluan tertentu. Kesemuanya direka bentuk untuk membolehkan model pembelajaran mesin mengekalkan prestasi tinggi dalam persekitaran yang berubah-ubah dan mempunyai keupayaan untuk menyesuaikan diri dengan data dan situasi baharu.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah penyesuaian untuk melatih model ML. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!