Mărimea lotului, epoca și dimensiunea setului de date sunt într-adevăr aspecte cruciale în învățarea automată și sunt denumite în mod obișnuit hiperparametri. Pentru a înțelege acest concept, să analizăm fiecare termen individual.
Dimensiunea lotului:
Dimensiunea lotului este un hiperparametru care definește numărul de mostre procesate înainte ca greutățile modelului să fie actualizate în timpul antrenamentului. Joacă un rol semnificativ în determinarea vitezei și stabilității procesului de învățare. O dimensiune mai mică a lotului permite mai multe actualizări ale greutăților modelului, ceea ce duce la o convergență mai rapidă. Cu toate acestea, acest lucru poate introduce și zgomot în procesul de învățare. Pe de altă parte, o dimensiune mai mare a lotului oferă o estimare mai stabilă a gradientului, dar poate încetini procesul de antrenament.
De exemplu, în coborârea gradientului stocastic (SGD), o dimensiune a lotului de 1 este cunoscută sub numele de SGD pur, în care modelul își actualizează ponderile după procesarea fiecărei probe individuale. Dimpotrivă, o dimensiune a lotului egală cu dimensiunea setului de date de antrenament este cunoscută sub numele de coborâre a gradientului de lot, în care modelul își actualizează ponderile o dată pe epocă.
Epocă:
O epocă este un alt hiperparametru care definește de câte ori întregul set de date este transmis înainte și înapoi prin rețeaua neuronală în timpul antrenamentului. Antrenarea unui model pentru mai multe epoci îi permite să învețe modele complexe în date prin ajustarea ponderilor sale în mod iterativ. Cu toate acestea, antrenamentul pentru prea multe epoci poate duce la supraadaptare, în care modelul funcționează bine pe datele de antrenament, dar nu reușește să se generalizeze la date nevăzute.
De exemplu, dacă un set de date este format din 1,000 de eșantioane și modelul este antrenat pentru 10 epoci, înseamnă că modelul a văzut întregul set de date de 10 ori în timpul procesului de antrenament.
Dimensiunea setului de date:
Dimensiunea setului de date se referă la numărul de mostre disponibile pentru antrenarea modelului de învățare automată. Este un factor critic care influențează direct performanța și capacitatea de generalizare a modelului. O dimensiune mai mare a setului de date duce adesea la o performanță mai bună a modelului, deoarece oferă exemple mai diverse din care modelul poate învăța. Cu toate acestea, lucrul cu seturi mari de date poate crește, de asemenea, resursele de calcul și timpul necesar pentru instruire.
În practică, este esențial să se găsească un echilibru între dimensiunea setului de date și complexitatea modelului pentru a preveni supraadaptarea sau subadaptarea. Tehnici precum mărirea și regularizarea datelor pot fi folosite pentru a profita la maximum de seturile de date limitate.
Dimensiunea lotului, epoca și dimensiunea setului de date sunt toți hiperparametri în învățarea automată care influențează semnificativ procesul de antrenament și performanța finală a modelului. Înțelegerea modului de ajustare eficientă a acestor hiperparametri este crucială pentru construirea unor modele de învățare automată robuste și precise.
Alte întrebări și răspunsuri recente cu privire la EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Ce este textul în vorbire (TTS) și cum funcționează cu AI?
- Care sunt limitările în lucrul cu seturi mari de date în învățarea automată?
- Învățarea automată poate ajuta la dialog?
- Ce este locul de joacă TensorFlow?
- Ce înseamnă de fapt un set de date mai mare?
- Care sunt câteva exemple de hiperparametri ai algoritmului?
- Ce este învățarea prin ansamblu?
- Ce se întâmplă dacă un algoritm de învățare automată ales nu este potrivit și cum te poți asigura că îl selectezi pe cel potrivit?
- Un model de învățare automată are nevoie de supraveghere în timpul antrenamentului?
- Care sunt parametrii cheie utilizați în algoritmii bazați pe rețele neuronale?
Vedeți mai multe întrebări și răspunsuri în EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning