Hiperparametry w uczeniu maszynowym to parametry, które nie są wprost uczone przez model, ale kontrolują jego działanie i wpływają na jego wydajność. Są one ustalane przed rozpoczęciem procesu trenowania modelu i mają wpływ na jego architekturę i proces uczenia się. Wybór odpowiednich hiperparametrów jest kluczowy dla osiągnięcia efektywnych wyników w uczeniu maszynowym.
Rodzaje Hiperparametrów
Istnieje wiele różnych hiperparametrów, które można dostosować w procesie uczenia maszynowego. Niektóre z najważniejszych to:
- Współczynnik uczenia (Learning Rate): Określa krok, o którym model ma dostosować swoje parametry podczas trenowania.
- Liczba epok (Number of Epochs): Określa, ile razy model będzie trenowany na całym zestawie danych treningowych.
- Rozmiar batcha (Batch Size): Określa liczbę próbek danych, które są używane do jednej aktualizacji modelu.
- Architektura modelu: Decyzje dotyczące liczby warstw, neuronów, funkcji aktywacji itp.
- Regularyzacja: Parametry kontrolujące regularyzację modelu, takie jak współczynniki L1 i L2.
Wpływ Hiperparametrów
Dobre dobranie hiperparametrów może znacząco wpłynąć na wydajność modelu i jego zdolność do generalizacji do nowych danych. Zbyt małe lub zbyt duże wartości hiperparametrów mogą prowadzić do przeuczenia (overfitting) lub niedouczenia (underfitting) modelu.
Optymalizacja Hiperparametrów
Proces wyboru optymalnych hiperparametrów może być czasochłonny. Istnieją techniki, takie jak optymalizacja hiperparametrów za pomocą przeszukiwania siatki (grid search) lub optymalizacja bayesowska, które pomagają w automatycznym doborze najlepszych hiperparametrów.
Brak komentarzy:
Prześlij komentarz