Гиперпараметр (машинное обучение)

От / / Оставьте комментарий

Гиперпараметр (машинное обучение) Определение и классификация гиперпараметров Гиперпараметры — это параметры, влияющие на процесс обучения в машинном обучении.  Они отличаются […]

Machine learning, Model selection, Выбор модели, Машинное обучение

Гиперпараметр (машинное обучение)

  • Определение и классификация гиперпараметров

    • Гиперпараметры — это параметры, влияющие на процесс обучения в машинном обучении. 
    • Они отличаются от параметров, определяющих саму модель. 

  • Классификация гиперпараметров

    • Модельные гиперпараметры не могут быть выведены при обучении и обычно недифференцируемы. 
    • Алгоритмические гиперпараметры включают скорость обучения и размер пакета. 

  • Важность гиперпараметров

    • Различные алгоритмы требуют разных гиперпараметров. 
    • Некоторые простые алгоритмы не требуют гиперпараметров. 

  • Методы оптимизации гиперпараметров

    • Существуют методы оптимизации, не основанные на градиенте. 
    • LASSO — пример алгоритма, использующего гиперпараметр регуляризации. 

  • Влияние гиперпараметров на обучение и тестирование

    • Время обучения и тестирования может зависеть от выбора гиперпараметров. 
    • Гиперпараметры могут быть непрерывными или целочисленными, что приводит к смешанным типам задач оптимизации. 

  • Сложность изучения гиперпараметров

    • Некоторые гиперпараметры не могут быть изучены с помощью градиентных методов. 
    • Примером является гиперпараметр допуска ошибок в методе опорных векторов. 

  • Неподготовляемые гиперпараметры

    • Некоторые гиперпараметры не могут быть изучены на основе данных из-за риска переобучения. 
    • Пример — степень соответствия полиномиального уравнения в регрессионной модели. 

  • Настраиваемость алгоритмов

    • Гиперпараметры могут значительно влиять на производительность алгоритма. 
    • Для LSTM важны скорость обучения и размер сети, но размер пакета и импульс не оказывают значительного влияния. 

  • Прочность алгоритмов

    • Алгоритмы обучения с подкреплением требуют устойчивости к изменениям гиперпараметров. 
    • Методы обучения с подкреплением могут быть чувствительны к выбору гиперпараметров. 

  • Оптимизация гиперпараметров

    • Методы оптимизации находят набор гиперпараметров, минимизирующий потери на тестовых данных. 
    • Они не основаны на градиенте и используют концепции оптимизации без производных. 

  • Воспроизводимость в машинном обучении

    • Важность хранения и систематизации параметров и результатов для воспроизводимости. 
    • Платформы онлайн-сотрудничества помогают в обмене и обсуждении экспериментов. 
    • Глубокое обучение особенно чувствительно к случайным начальным условиям. 

Полный текст статьи:

Гиперпараметр (машинное обучение) — Википедия

Похожие статьи:

  1. Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Список наборов данных для исследований в области машинного обучения Контролируемое обучение Обучение с заранее подготовленными данными,...
  2. Автоматизированное машинное обучение Автоматизированное машинное обучение Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для...
  3. Кафе (программное обеспечение) Caffe (программное обеспечение) Основные подходы к обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  4. Ю-Нет U-Образная сетка Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  5. Скорость обучения Скорость обучения Основные понятия машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями и критериями оценки. ...
  6. Масштабирование Платта Масштабирование по Платту Контролируемое обучение Обучение с учителем, где данные классифицируются с помощью заранее определенных правил. ...
  7. Машина векторов релевантности Векторная машина релевантности Основные методы машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации...
  8. Глубокое обучение с подкреплением Глубокое обучение с подкреплением Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) — это метод машинного...
  9. Масштабирование функций Масштабирование объектов Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы классификации, регрессии,...
  10. Оптимизация гиперпараметров Оптимизация гиперпараметров Основы оптимизации гиперпараметров Гиперпараметры — это параметры, влияющие на производительность алгоритмов машинного обучения.  Оптимизация...
  11. Профессиональное обучение Обучение в рамках ученичества Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением — это метод машинного обучения,...
  12. Маркированные данные Помеченные данные Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными метками для обучения моделей.  Включает классификацию, генеративное моделирование,...
  13. Машинное обучение на основе правил Машинное обучение на основе правил Основные подходы к машинному обучению Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными...
  14. Правильное обобщенное разложение Правильное обобщенное разложение Обзор методов машинного обучения Методы машинного обучения используются для решения задач классификации, регрессии...
  15. Международная конференция по машинному обучению Международная конференция по машинному обучению Основные подходы к обучению в ИИ Контролируемое обучение: обучение с заранее...
  16. Мультимодальное обучение Мультимодальное обучение Контролируемое обучение Обучение с заранее определенными целями и критериями оценки.  Включает методы, такие как...
  17. Международная конференция по изучению представлений Международная конференция по обучению репрезентациям Основные направления машинного обучения Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными целями...
  18. Обучение с подкреплением на основе отзывов людей Обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми Основы обучения с подкреплением на основе обратной...

Оставьте комментарий

Прокрутить вверх