Quali sono gli iperparametri utilizzati nell'apprendimento automatico?
Nel dominio del machine learning, in particolare quando si utilizzano piattaforme come Google Cloud Machine Learning, comprendere gli iperparametri è importante per lo sviluppo e l'ottimizzazione dei modelli. Gli iperparametri sono impostazioni o configurazioni esterne al modello che dettano il processo di apprendimento e influenzano le prestazioni degli algoritmi di machine learning. A differenza dei parametri del modello, che vengono appresi dai dati durante il processo di training, gli iperparametri vengono impostati prima dell'inizio del training e rimangono costanti per tutto il tempo.
Gli iperparametri possono essere ampiamente categorizzati in diversi tipi in base al loro ruolo e funzione nella pipeline di apprendimento automatico. Queste categorie includono iperparametri di modello, iperparametri di ottimizzazione e iperparametri di elaborazione dati. Ogni tipo svolge un ruolo distinto nel dare forma al modo in cui un modello apprende dai dati e generalizza a dati nuovi e invisibili.
Iperparametri del modello
1. Iperparametri dell'architettura: Definiscono la struttura del modello. Nelle reti neurali, ad esempio, gli iperparametri dell'architettura includono il numero di livelli, il numero di nodi per livello e il tipo di funzioni di attivazione utilizzate. Ad esempio, una rete neurale profonda potrebbe avere iperparametri che specificano tre livelli nascosti con 128, 64 e 32 nodi rispettivamente e ReLU (Rectified Linear Unit) come funzione di attivazione.
2. Regolarizzazione Iperparametri: Le tecniche di regolarizzazione vengono impiegate per prevenire l'overfitting, che si verifica quando un modello apprende il rumore nei dati di training anziché nel pattern sottostante. I comuni iperparametri di regolarizzazione includono i coefficienti di regolarizzazione L1 e L2. Questi coefficienti controllano la penalità applicata ai pesi elevati nel modello. Ad esempio, l'impostazione di un coefficiente di regolarizzazione L2 più elevato penalizzerà maggiormente i pesi elevati, incoraggiando così il modello a mantenere pesi inferiori e potenzialmente a migliorare la generalizzazione.
3. Percentuale di abbandono: Nelle reti neurali, il dropout è una tecnica di regolarizzazione in cui i neuroni selezionati casualmente vengono ignorati durante l'addestramento. Il tasso di dropout è un iperparametro che specifica la frazione di neuroni da eliminare durante ogni iterazione di addestramento. Un tasso di dropout di 0.5 significa che il 50% dei neuroni viene eliminato casualmente in ogni iterazione, il che aiuta a ridurre l'overfitting.
Ottimizzazione iperparametri
1. Tasso di apprendimento: Questo è forse uno degli iperparametri più critici nell'addestramento delle reti neurali. Il tasso di apprendimento determina la dimensione dei passaggi compiuti verso il minimo della funzione di perdita. Un tasso di apprendimento elevato potrebbe causare una convergenza troppo rapida del modello verso una soluzione subottimale, mentre un tasso di apprendimento basso potrebbe rendere il processo di addestramento eccessivamente lento o bloccarsi nei minimi locali.
2. Dimensione del lotto: Questo iperparametro definisce il numero di campioni di training utilizzati in un'iterazione del processo di training. Dimensioni di batch più piccole possono portare a una stima più accurata del gradiente, ma possono aumentare il tempo necessario per completare un'epoca. Al contrario, dimensioni di batch più grandi possono accelerare il training, ma potrebbero portare a modelli meno accurati.
3. Impulso: Utilizzato in algoritmi di ottimizzazione come Stochastic Gradient Descent con momentum, questo iperparametro aiuta ad accelerare i vettori del gradiente nella giusta direzione, portando così a una convergenza più rapida. Aiuta a smussare le oscillazioni nel percorso di ottimizzazione.
4. Numero di epoche: Questo iperparametro definisce il numero di passaggi completi attraverso il training dataset. Un numero maggiore di epoche solitamente consente al modello maggiori opportunità di apprendere dai dati, ma può anche aumentare il rischio di overfitting.
Iperparametri di elaborazione dati
1. Ridimensionamento delle funzioni: Prima di addestrare un modello, spesso è necessario ridimensionare le feature. Gli iperparametri correlati al ridimensionamento delle feature includono la scelta del metodo di ridimensionamento, come il ridimensionamento Min-Max o la Standardizzazione. Questa scelta può influenzare significativamente le prestazioni del modello, specialmente per gli algoritmi sensibili al ridimensionamento delle feature come Support Vector Machines e clustering K-Means.
2. Parametri di aumento dei dati: Nelle attività di elaborazione delle immagini, l'aumento dei dati viene utilizzato per espandere artificialmente le dimensioni di un set di dati di training creando versioni modificate delle immagini nel set di dati. Gli iperparametri qui includono i tipi di trasformazioni applicate, come rotazione, traslazione, capovolgimento e zoom, e la probabilità che ciascuna trasformazione venga applicata.
3. Metodi di campionamento: Nei casi in cui i dati sono sbilanciati, possono essere utilizzate tecniche come il sovracampionamento della classe di minoranza o il sottocampionamento della classe di maggioranza. Gli iperparametri qui includono il rapporto tra campioni di classe di minoranza e di maggioranza.
Sintonia iperparametro
Il processo di selezione degli iperparametri ottimali è noto come ottimizzazione degli iperparametri. Si tratta di un passaggio critico, poiché la scelta degli iperparametri può avere un impatto significativo sulle prestazioni del modello. I metodi comuni per l'ottimizzazione degli iperparametri includono:
1. Grid Search: Questo metodo prevede la definizione di una griglia di valori di iperparametri e la prova esaustiva di ogni combinazione. Sebbene semplice, la ricerca in griglia può essere computazionalmente costosa, specialmente con un gran numero di iperparametri.
2. Ricerca casuale: Invece di provare ogni possibile combinazione, la ricerca casuale seleziona combinazioni casuali di iperparametri. Questo approccio è spesso più efficiente della ricerca a griglia e può portare a risultati migliori, specialmente quando solo pochi iperparametri sono influenti.
3. Ottimizzazione bayesiana: Si tratta di un approccio più sofisticato che modella le prestazioni degli iperparametri come una funzione probabilistica e cerca di trovare il miglior set di iperparametri bilanciando esplorazione e sfruttamento.
4. Apprendimento automatico automatizzato (AutoML): Piattaforme come Google Cloud AutoML utilizzano algoritmi avanzati per cercare automaticamente i migliori iperparametri. Ciò può far risparmiare tempo e risorse, soprattutto per i professionisti che potrebbero non avere una profonda competenza nell'apprendimento automatico.
Esempi pratici
Si consideri uno scenario in cui si sta addestrando una rete neurale convoluzionale (CNN) per la classificazione delle immagini tramite Google Cloud Machine Learning. Gli iperparametri potrebbero includere:
– Numero di livelli convoluzionali e rispettive dimensioni del filtro, che sono iperparametri dell’architettura.
– Velocità di apprendimento e dimensione del batch, che sono iperparametri di ottimizzazione.
– Tecniche di aumento dei dati come rotazione e capovolgimento, che sono iperparametri di elaborazione dei dati.
Regolando sistematicamente questi iperparametri, è possibile migliorare significativamente l'accuratezza del modello e le sue capacità di generalizzazione.
In un altro esempio, quando si utilizza un classificatore di alberi decisionali, gli iperparametri potrebbero includere la profondità massima dell'albero, il numero minimo di campioni richiesti per dividere un nodo e il criterio utilizzato per la suddivisione. Ognuno di questi iperparametri può influenzare la complessità del modello e la sua capacità di generalizzare.
In sostanza, gli iperparametri sono fondamentali per il processo di apprendimento automatico, influenzando sia l'efficienza che l'efficacia dell'addestramento del modello. La loro attenta selezione e messa a punto possono portare a modelli che non solo funzionano bene sui dati di addestramento, ma si generalizzano anche efficacemente a dati nuovi e invisibili.
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