Что такое гиперпараметры?
Гиперпараметры — это параметры, которые не извлекаются непосредственно из обучающих данных в процессе обучения модели машинного обучения, а задаются перед началом обучения. Они контролируют поведение алгоритма обучения и могут оказать существенное влияние на производительность модели.
Гиперпараметры часто задаются пользователем или выбираются методом проб и ошибок, и они могут включать в себя такие параметры, как скорость обучения, размер пакета, сила регуляризации, количество скрытых слоев, количество узлов в каждом слое, функции активации и т. д. многие другие.
Поиск оптимальных значений гиперпараметров важен для максимизации производительности модели машинного обучения, и это часто достигается с помощью процесса, называемого настройкой гиперпараметров, когда проверяются и оцениваются различные значения гиперпараметров.
Что такое настройка гиперпараметров (оптимизация)?
Настройка гиперпараметров, также известная как оптимизация гиперпараметров, представляет собой процесс поиска наилучшего набора гиперпараметров для модели машинного обучения с целью оптимизации ее производительности при выполнении заданной задачи.
Как упоминалось ранее, гиперпараметры не изучаются непосредственно из обучающих данных, но они контролируют поведение алгоритма обучения и могут оказать существенное влияние на производительность модели. Поэтому важно выбрать правильные значения гиперпараметров для достижения наилучших результатов.
Настройку гиперпараметров можно выполнить вручную, когда пользователь выбирает значения гиперпараметров на основе интуиции и методом проб и ошибок. Однако это может занять много времени и утомительно, особенно для сложных моделей с множеством гиперпараметров.
В качестве альтернативы можно использовать методы автоматической настройки гиперпараметров, такие как поиск по сетке, случайный поиск и байесовская оптимизация. Эти методы автоматически выполняют поиск в пространстве гиперпараметров, чтобы найти наилучший набор гиперпараметров, оптимизирующих производительность модели.
Как оптимизировать гиперпараметры?
Существует несколько способов оптимизации гиперпараметров для модели машинного обучения:
- Поиск по сетке. Он включает в себя проверку всех возможных комбинаций гиперпараметров в заданном диапазоне. Хотя для больших пространств гиперпараметров это требует больших вычислительных ресурсов, гарантированно будет найден лучший набор гиперпараметров в пространстве поиска.
- Случайный поиск. Этот метод случайным образом выбирает гиперпараметры из области поиска. Это дешевле в вычислительном отношении, чем поиск по сетке, и часто может дать аналогичные результаты.
- Байесовская оптимизация. Этот подход использует вероятностную модель для прогнозирования эффективности различных наборов гиперпараметров на основе предыдущих оценок и выбирает следующий набор гиперпараметров для оценки на основе прогнозов.
- Эволюционные алгоритмы. Эти алгоритмы используют принципы естественного отбора и генетические алгоритмы для оптимизации гиперпараметров. Они работают, создавая совокупность возможных наборов гиперпараметров, а затем развивая совокупность в течение нескольких поколений, выбирая лучшие наборы и комбинируя их для создания новых наборов.
- Оптимизация на основе градиента. В этом методе вычисляется градиент ошибки проверки относительно гиперпараметров, а гиперпараметры обновляются в направлении градиента, чтобы минимизировать ошибку.
Поиск по сетке и случайный поиск — два наиболее часто используемых метода настройки гиперпараметров в машинном обучении.
Поиск по сетке
Поиск по сетке — это метод настройки гиперпараметров в машинном обучении, который включает определение сетки значений гиперпараметров, а затем исчерпывающий поиск в этой сетке для нахождения оптимального набора гиперпараметров.
Техника поиска по сетке работает путем указания диапазона значений для каждого гиперпараметра, который необходимо оптимизировать, а затем создания сетки всех возможных комбинаций этих значений. Например, если у нас есть два гиперпараметра, алгоритм обучения скорость и ряд скрытых слоев, каждый с тремя возможными значениями, у нас будет сетка из девяти комбинаций для оценки.
Как только сетка определена, модель машинного обучения обучается и оценивается для каждого набора гиперпараметров в сетке, обычно с использованием перекрестной проверки для обеспечения надежности оценки. Комбинация гиперпараметров, дающая наилучший показатель производительности (например, точность или показатель F1), затем выбирается в качестве оптимального набора гиперпараметров.
Одним из преимуществ поиска по сетке является простота реализации и легкость распараллеливания, поскольку каждый набор гиперпараметров можно оценивать независимо. Однако поиск по сетке может быть дорогостоящим в вычислительном отношении, особенно когда количество гиперпараметров и диапазон значений велики. Кроме того, поиск по сетке может быть не в состоянии найти глобальный оптимум в многомерных пространствах поиска.
Случайный поиск
Случайный поиск — это еще один метод настройки гиперпараметров в машинном обучении, который отличается от поиска по сетке тем, что он случайным образом выбирает комбинации гиперпараметров из определенного пространства поиска, а не перебирает все возможные комбинации.
Метод случайного поиска работает путем определения распределения для каждого гиперпараметра, который необходимо оптимизировать, например равномерного или нормального распределения. Затем пространство поиска определяется путем указания диапазона значений, которые могут принимать гиперпараметры, либо в виде дискретных значений, либо в виде непрерывного диапазона.
Во время поиска фиксированное количество наборов гиперпараметров случайным образом выбирается из пространства поиска, а модель машинного обучения обучается и оценивается для каждого набора с использованием показателя производительности, такого как точность или оценка F1. Комбинация гиперпараметров, дающая наилучший показатель производительности, затем выбирается в качестве оптимального набора гиперпараметров.
Одним из преимуществ случайного поиска является то, что он может быть более эффективным, чем поиск по сетке, когда пространство поиска велико, поскольку он не ограничен структурой сетки. Кроме того, случайный поиск может исследовать более широкий диапазон значений гиперпараметров и с меньшей вероятностью застрянет в локальных оптимумах по сравнению с поиском по сетке.
Однако случайный поиск может оказаться не в состоянии найти глобальный оптимум, если пространство поиска слишком велико, и может потребоваться больше итераций для нахождения оптимального набора гиперпараметров по сравнению с поиском по сетке.
«Трудно потерпеть неудачу, но еще хуже никогда не пытаться добиться успеха».
