మెషిన్ లెర్నింగ్ రంగంలో, అల్గోరిథం పనితీరు మరియు ప్రవర్తనను నిర్ణయించడంలో హైపర్పారామీటర్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. హైపర్పారామీటర్లు అనేది అభ్యాస ప్రక్రియ ప్రారంభమయ్యే ముందు సెట్ చేయబడిన పారామీటర్లు. వారు శిక్షణ సమయంలో నేర్చుకోలేదు; బదులుగా, వారు అభ్యాస ప్రక్రియను నియంత్రిస్తారు. దీనికి విరుద్ధంగా, శిక్షణ సమయంలో మోడల్ పారామితులు నేర్చుకుంటారు, ఉదాహరణకు న్యూరల్ నెట్వర్క్లో బరువులు.
యంత్ర అభ్యాస అల్గారిథమ్లలో సాధారణంగా కనిపించే హైపర్పారామీటర్ల యొక్క కొన్ని ఉదాహరణలను పరిశీలిద్దాం:
1. అభ్యాస రేటు (α): లెర్నింగ్ రేట్ అనేది లాస్ గ్రేడియంట్కు సంబంధించి మన నెట్వర్క్ బరువులను ఎంత సర్దుబాటు చేస్తున్నామో నియంత్రించే హైపర్పారామీటర్. అధిక అభ్యాస రేటు ఓవర్షూటింగ్కు దారి తీస్తుంది, ఇక్కడ మోడల్ యొక్క పారామితులు విపరీతంగా హెచ్చుతగ్గులకు లోనవుతాయి, అయితే తక్కువ లెర్నింగ్ రేట్ నెమ్మదిగా కలయికకు కారణమవుతుంది.
2. దాచిన యూనిట్లు/లేయర్ల సంఖ్య: న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో, దాచిన యూనిట్లు మరియు పొరల సంఖ్య మోడల్ యొక్క సంక్లిష్టతను నిర్ణయించే హైపర్పారామీటర్లు. మరిన్ని దాచిన యూనిట్లు లేదా లేయర్లు మరింత సంక్లిష్టమైన నమూనాలను క్యాప్చర్ చేయగలవు కానీ ఓవర్ఫిట్కి కూడా దారితీయవచ్చు.
3. యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్: ReLU (రెక్టిఫైడ్ లీనియర్ యూనిట్) లేదా సిగ్మోయిడ్ వంటి యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ ఎంపిక అనేది మోడల్ యొక్క నాన్-లీనియారిటీని ప్రభావితం చేసే హైపర్పారామీటర్. వేర్వేరు యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్లు వేర్వేరు లక్షణాలను కలిగి ఉంటాయి మరియు అభ్యాస వేగం మరియు మోడల్ పనితీరుపై ప్రభావం చూపుతాయి.
4. గుంపు పరిమాణం: బ్యాచ్ పరిమాణం అనేది ఒక పునరావృతంలో ఉపయోగించిన శిక్షణ ఉదాహరణల సంఖ్య. ఇది శిక్షణ యొక్క వేగం మరియు స్థిరత్వాన్ని ప్రభావితం చేసే హైపర్పారామీటర్. పెద్ద బ్యాచ్ పరిమాణాలు శిక్షణను వేగవంతం చేయగలవు కానీ తక్కువ ఖచ్చితమైన నవీకరణలకు దారితీయవచ్చు, అయితే చిన్న బ్యాచ్ పరిమాణాలు మరింత ఖచ్చితమైన నవీకరణలను అందించగలవు కానీ నెమ్మదిగా శిక్షణతో ఉంటాయి.
5. రెగ్యులరైజేషన్ బలం: రెగ్యులరైజేషన్ అనేది లాస్ ఫంక్షన్కు పెనాల్టీ పదాన్ని జోడించడం ద్వారా ఓవర్ఫిట్టింగ్ను నిరోధించడానికి ఉపయోగించే సాంకేతికత. L2 క్రమబద్ధీకరణలో λ వంటి క్రమబద్ధీకరణ బలం, మొత్తం నష్టంపై క్రమబద్ధీకరణ పదం యొక్క ప్రభావాన్ని నియంత్రించే ఒక హైపర్పారామీటర్.
6. డ్రాప్ అవుట్ రేటు: డ్రాప్అవుట్ అనేది శిక్షణ సమయంలో యాదృచ్ఛికంగా ఎంపిక చేయబడిన న్యూరాన్లు విస్మరించబడే క్రమబద్ధీకరణ సాంకేతికత. డ్రాప్అవుట్ రేటు అనేది న్యూరాన్ను వదిలివేసే సంభావ్యతను నిర్ణయించే హైపర్పారామీటర్. ఇది శిక్షణ సమయంలో శబ్దాన్ని పరిచయం చేయడం ద్వారా అతిగా అమర్చడాన్ని నిరోధించడంలో సహాయపడుతుంది.
7. కెర్నల్ పరిమాణం: కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్వర్క్లలో (CNNలు), కెర్నల్ పరిమాణం అనేది ఇన్పుట్ డేటాకు వర్తించే ఫిల్టర్ పరిమాణాన్ని నిర్వచించే హైపర్పారామీటర్. వేర్వేరు కెర్నల్ పరిమాణాలు ఇన్పుట్ డేటాలో వివిధ స్థాయిల వివరాలను సంగ్రహిస్తాయి.
8. చెట్ల సంఖ్య (రాండమ్ ఫారెస్ట్లో): రాండమ్ ఫారెస్ట్ వంటి సమిష్టి పద్ధతులలో, చెట్ల సంఖ్య అనేది అడవిలోని నిర్ణయ చెట్ల సంఖ్యను నిర్ణయించే హైపర్పారామీటర్. చెట్ల సంఖ్యను పెంచడం వల్ల పనితీరు మెరుగుపడుతుంది కానీ గణన ఖర్చు కూడా పెరుగుతుంది.
9. సి ఇన్ సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్స్ (SVM): SVMలో, C అనేది ఒక హైపర్పారామీటర్, ఇది సున్నితమైన నిర్ణయ సరిహద్దును కలిగి ఉండటం మరియు శిక్షణా పాయింట్లను సరిగ్గా వర్గీకరించడం మధ్య ట్రేడ్-ఆఫ్ను నియంత్రిస్తుంది. అధిక C విలువ మరింత క్లిష్టమైన నిర్ణయ సరిహద్దుకు దారి తీస్తుంది.
<span style="font-family: arial; ">10</span> క్లస్టర్ల సంఖ్య (K-మీన్స్లో): K-మీన్స్ వంటి క్లస్టరింగ్ అల్గారిథమ్లలో, క్లస్టర్ల సంఖ్య అనేది డేటాలో అల్గోరిథం గుర్తించాల్సిన క్లస్టర్ల సంఖ్యను నిర్వచించే హైపర్పారామీటర్. అర్ధవంతమైన క్లస్టరింగ్ ఫలితాల కోసం సరైన సంఖ్యలో క్లస్టర్లను ఎంచుకోవడం చాలా ముఖ్యం.
ఈ ఉదాహరణలు మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లలో హైపర్పారామీటర్ల యొక్క విభిన్న స్వభావాన్ని వివరిస్తాయి. మోడల్ పనితీరు మరియు సాధారణీకరణను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మెషిన్ లెర్నింగ్ వర్క్ఫ్లోలో హైపర్పారామీటర్లను ట్యూనింగ్ చేయడం ఒక కీలకమైన దశ. గ్రిడ్ శోధన, యాదృచ్ఛిక శోధన మరియు బయేసియన్ ఆప్టిమైజేషన్ అనేది ఇచ్చిన సమస్యకు ఉత్తమమైన హైపర్పారామీటర్లను కనుగొనడానికి ఉపయోగించే సాధారణ పద్ధతులు.
మోడల్ ప్రవర్తన మరియు పనితీరును ప్రభావితం చేసే మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్లలో హైపర్పారామీటర్లు ముఖ్యమైన భాగాలు. విజయవంతమైన మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను అభివృద్ధి చేయడానికి హైపర్పారామీటర్ల పాత్రను అర్థం చేసుకోవడం మరియు వాటిని ఎలా సమర్థవంతంగా ట్యూన్ చేయాలి.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు EITC/AI/GCML గూగుల్ క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్:
- ప్రసంగానికి వచనం
- మెషీన్ లెర్నింగ్లో పెద్ద డేటాసెట్లతో పని చేయడంలో పరిమితులు ఏమిటి?
- మెషిన్ లెర్నింగ్ కొంత డైలాజిక్ సహాయం చేయగలదా?
- TensorFlow ప్లేగ్రౌండ్ అంటే ఏమిటి?
- నిజానికి పెద్ద డేటాసెట్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంసాంబుల్ లెర్నింగ్ అంటే ఏమిటి?
- ఎంచుకున్న మెషీన్ లెర్నింగ్ అల్గారిథమ్ సరిపోకపోతే ఏమి చేయాలి మరియు సరైనదాన్ని ఎంచుకోవడాన్ని ఎలా నిర్ధారించుకోవాలి?
- మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్కు శిక్షణ సమయంలో పర్యవేక్షణ అవసరమా?
- న్యూరల్ నెట్వర్క్ ఆధారిత అల్గారిథమ్లలో ఉపయోగించే కీలక పారామితులు ఏమిటి?
- TensorBoard అంటే ఏమిటి?
EITC/AI/GCML Google క్లౌడ్ మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి