Hyperparameter-Optimierung
Hyperparameter in neuronalen Netzen
Neuronale Netze, einschließlich Perzeptronen, verfügen über mehrere Hyperparameter, die ihre Leistung beeinflussen. Im Gegensatz zu Modellparametern (z. B. Gewichte und Biases) werden Hyperparameter vor Beginn des Trainings festgelegt. Zu den wichtigsten Hyperparametern bei Perzeptronen gehören:
-
Anzahl der versteckten Schichten und Neuronen pro Schicht: bestimmt die Fähigkeit des Modells, komplexe Muster zu erlernen. Zu wenige Neuronen führen zu Underfitting, während zu viele zu Overfitting führen können;
-
Lernrate: steuert, wie stark das Modell die Gewichte während des Trainings anpasst. Eine hohe Lernrate kann das Training instabil machen, während eine niedrige Lernrate zu langsamer Konvergenz führen kann:
- Anzahl der Trainingsepochen: definiert, wie oft das Modell die Trainingsdaten sieht. Mehr Epochen ermöglichen besseres Lernen, können aber bei zu vielen Epochen zu Overfitting führen.
Zusammenfassend tritt Overfitting auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt und dabei Rauschen statt allgemeiner Muster erfasst. Dies führt zu hoher Genauigkeit auf dem Trainingsdatensatz, aber zu schlechter Generalisierung auf unbekannte Daten.
Underfitting hingegen tritt auf, wenn ein Modell zu einfach ist, um die zugrunde liegenden Muster in den Daten zu erfassen. Dies führt sowohl zu schlechter Trainings- als auch Testleistung und zeigt, dass das Modell nicht über ausreichende Kapazität zum effektiven Lernen verfügt.
Hyperparameter-Tuning
Hyperparameter-Tuning ist entscheidend für die Optimierung neuronaler Netze. Ein schlecht abgestimmtes Modell kann zu Underfitting oder Overfitting führen.
Es können die Anzahl der Epochen, die Anzahl der versteckten Schichten, deren Größe sowie die Lernrate angepasst werden, um zu beobachten, wie sich die Genauigkeit auf den Trainings- und Testdatensätzen verändert:
1234567891011121314151617181920212223from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import warnings # Ignore warnings warnings.filterwarnings("ignore") import os os.system('wget https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/f9fc718f-c98b-470d-ba78-d84ef16ba45f/section_2/data.py 2>/dev/null') from data import X_train, y_train, X_test, y_test np.random.seed(10) # Tweak hyperparameters here model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(6, 6), learning_rate_init=0.01, random_state=10) model.fit(X_train, y_train) y_pred_train = model.predict(X_train) y_pred_test = model.predict(X_test) # Comparing train set accuracy and test set accuracy train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_pred_train) test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_test) print(f'Train accuracy: {train_accuracy:.3f}') print(f'Test accuracy: {test_accuracy:.3f}')
Die Suche nach der richtigen Kombination von Hyperparametern erfordert systematische Experimente und Anpassungen. Dies erfolgt häufig mit Methoden wie Grid Search (Testen aller möglichen Kombinationen von Hyperparametern) und Random Search (Testen einer zufälligen Teilmenge von Hyperparameterwerten).
Im Wesentlichen folgt das Training eines neuronalen Netzes einem iterativen Zyklus:
- Definition des Modells mit anfänglichen Hyperparametern;
- Training des Modells mit dem Trainingsdatensatz;
- Leistungsbewertung auf einem Testdatensatz;
- Anpassung der Hyperparameter (z. B. Anzahl der Schichten, Lernrate);
- Wiederholung des Prozesses, bis die gewünschte Leistung erreicht ist.
Diese iterative Verfeinerung stellt sicher, dass das Modell gut auf unbekannte Daten generalisiert.
1. Welcher der folgenden ist ein Hyperparameter und kein Modellparameter?
2. Eine zu hohe Lernrate führt höchstwahrscheinlich zu:
Danke für Ihr Feedback!
Fragen Sie AI
Fragen Sie AI
Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen
Awesome!
Completion rate improved to 4Hyperparameter-Optimierung
Swipe um das Menü anzuzeigen
Hyperparameter in neuronalen Netzen
Neuronale Netze, einschließlich Perzeptronen, verfügen über mehrere Hyperparameter, die ihre Leistung beeinflussen. Im Gegensatz zu Modellparametern (z. B. Gewichte und Biases) werden Hyperparameter vor Beginn des Trainings festgelegt. Zu den wichtigsten Hyperparametern bei Perzeptronen gehören:
-
Anzahl der versteckten Schichten und Neuronen pro Schicht: bestimmt die Fähigkeit des Modells, komplexe Muster zu erlernen. Zu wenige Neuronen führen zu Underfitting, während zu viele zu Overfitting führen können;
-
Lernrate: steuert, wie stark das Modell die Gewichte während des Trainings anpasst. Eine hohe Lernrate kann das Training instabil machen, während eine niedrige Lernrate zu langsamer Konvergenz führen kann:
- Anzahl der Trainingsepochen: definiert, wie oft das Modell die Trainingsdaten sieht. Mehr Epochen ermöglichen besseres Lernen, können aber bei zu vielen Epochen zu Overfitting führen.
Zusammenfassend tritt Overfitting auf, wenn ein Modell die Trainingsdaten zu genau lernt und dabei Rauschen statt allgemeiner Muster erfasst. Dies führt zu hoher Genauigkeit auf dem Trainingsdatensatz, aber zu schlechter Generalisierung auf unbekannte Daten.
Underfitting hingegen tritt auf, wenn ein Modell zu einfach ist, um die zugrunde liegenden Muster in den Daten zu erfassen. Dies führt sowohl zu schlechter Trainings- als auch Testleistung und zeigt, dass das Modell nicht über ausreichende Kapazität zum effektiven Lernen verfügt.
Hyperparameter-Tuning
Hyperparameter-Tuning ist entscheidend für die Optimierung neuronaler Netze. Ein schlecht abgestimmtes Modell kann zu Underfitting oder Overfitting führen.
Es können die Anzahl der Epochen, die Anzahl der versteckten Schichten, deren Größe sowie die Lernrate angepasst werden, um zu beobachten, wie sich die Genauigkeit auf den Trainings- und Testdatensätzen verändert:
1234567891011121314151617181920212223from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np import warnings # Ignore warnings warnings.filterwarnings("ignore") import os os.system('wget https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/f9fc718f-c98b-470d-ba78-d84ef16ba45f/section_2/data.py 2>/dev/null') from data import X_train, y_train, X_test, y_test np.random.seed(10) # Tweak hyperparameters here model = MLPClassifier(max_iter=100, hidden_layer_sizes=(6, 6), learning_rate_init=0.01, random_state=10) model.fit(X_train, y_train) y_pred_train = model.predict(X_train) y_pred_test = model.predict(X_test) # Comparing train set accuracy and test set accuracy train_accuracy = accuracy_score(y_train, y_pred_train) test_accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred_test) print(f'Train accuracy: {train_accuracy:.3f}') print(f'Test accuracy: {test_accuracy:.3f}')
Die Suche nach der richtigen Kombination von Hyperparametern erfordert systematische Experimente und Anpassungen. Dies erfolgt häufig mit Methoden wie Grid Search (Testen aller möglichen Kombinationen von Hyperparametern) und Random Search (Testen einer zufälligen Teilmenge von Hyperparameterwerten).
Im Wesentlichen folgt das Training eines neuronalen Netzes einem iterativen Zyklus:
- Definition des Modells mit anfänglichen Hyperparametern;
- Training des Modells mit dem Trainingsdatensatz;
- Leistungsbewertung auf einem Testdatensatz;
- Anpassung der Hyperparameter (z. B. Anzahl der Schichten, Lernrate);
- Wiederholung des Prozesses, bis die gewünschte Leistung erreicht ist.
Diese iterative Verfeinerung stellt sicher, dass das Modell gut auf unbekannte Daten generalisiert.
1. Welcher der folgenden ist ein Hyperparameter und kein Modellparameter?
2. Eine zu hohe Lernrate führt höchstwahrscheinlich zu:
Danke für Ihr Feedback!
