Налаштування гіперпараметрів
Гіперпараметри в нейронних мережах
Нейронні мережі, включаючи перцептрони, мають кілька гіперпараметрів, які впливають на їхню продуктивність. На відміну від параметрів моделі (наприклад, ваг і зсувів), гіперпараметри встановлюються до початку навчання. Основні гіперпараметри в перцептронах включають:
-
Кількість прихованих шарів і нейронів у кожному шарі: визначає здатність моделі вивчати складні закономірності. Занадто мала кількість нейронів призводить до недонавчання, а надмірна — до перенавчання;
-
Швидкість навчання: визначає, наскільки сильно модель коригує ваги під час навчання. Висока швидкість може зробити навчання нестабільним, а низька — призвести до повільної збіжності:
- Кількість епох навчання: визначає, скільки разів модель переглядає навчальні дані. Більша кількість епох дозволяє краще навчитися, але надмірна кількість може призвести до перенавчання.
Підсумовуючи, перенавчання виникає, коли модель занадто добре вивчає навчальні дані, запам'ятовуючи шум замість загальних закономірностей. Це призводить до високої точності на навчальній вибірці, але поганої здатності до узагальнення на нових даних.
Недонавчання, навпаки, виникає, коли модель занадто проста, щоб уловити основні закономірності у даних. Це призводить до низької якості як на навчальній, так і на тестовій вибірці, що свідчить про недостатню здатність моделі до ефективного навчання.
Налаштування гіперпараметрів
Налаштування гіперпараметрів є ключовим для оптимізації нейронних мереж. Неправильно налаштована модель може призвести до недонавчання або перенавчання.
Можна змінювати кількість епох, кількість прихованих шарів, їх розмір і швидкість навчання, щоб спостерігати, як змінюється точність на навчальній і тестовій вибірках:
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}')
Пошук оптимальної комбінації гіперпараметрів передбачає систематичні експерименти та коригування. Це часто здійснюється за допомогою таких методів, як перебір по сітці (випробування всіх можливих комбінацій гіперпараметрів) та випадковий пошук (тестування випадкової підмножини значень гіперпараметрів).
Загалом, навчання нейронної мережі відбувається за ітеративним циклом:
- Визначення моделі з початковими гіперпараметрами;
- Навчання моделі на навчальній вибірці;
- Оцінка якості на тестовій вибірці;
- Коригування гіперпараметрів (наприклад, кількість шарів, швидкість навчання);
- Повторення процесу до досягнення бажаної якості.
Таке ітеративне вдосконалення забезпечує хорошу здатність моделі до узагальнення на нових даних.
1. Який із наведених є гіперпараметром, а не параметром моделі?
2. Занадто велика швидкість навчання, найімовірніше, призведе до:
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Awesome!
Completion rate improved to 4Налаштування гіперпараметрів
Свайпніть щоб показати меню
Гіперпараметри в нейронних мережах
Нейронні мережі, включаючи перцептрони, мають кілька гіперпараметрів, які впливають на їхню продуктивність. На відміну від параметрів моделі (наприклад, ваг і зсувів), гіперпараметри встановлюються до початку навчання. Основні гіперпараметри в перцептронах включають:
-
Кількість прихованих шарів і нейронів у кожному шарі: визначає здатність моделі вивчати складні закономірності. Занадто мала кількість нейронів призводить до недонавчання, а надмірна — до перенавчання;
-
Швидкість навчання: визначає, наскільки сильно модель коригує ваги під час навчання. Висока швидкість може зробити навчання нестабільним, а низька — призвести до повільної збіжності:
- Кількість епох навчання: визначає, скільки разів модель переглядає навчальні дані. Більша кількість епох дозволяє краще навчитися, але надмірна кількість може призвести до перенавчання.
Підсумовуючи, перенавчання виникає, коли модель занадто добре вивчає навчальні дані, запам'ятовуючи шум замість загальних закономірностей. Це призводить до високої точності на навчальній вибірці, але поганої здатності до узагальнення на нових даних.
Недонавчання, навпаки, виникає, коли модель занадто проста, щоб уловити основні закономірності у даних. Це призводить до низької якості як на навчальній, так і на тестовій вибірці, що свідчить про недостатню здатність моделі до ефективного навчання.
Налаштування гіперпараметрів
Налаштування гіперпараметрів є ключовим для оптимізації нейронних мереж. Неправильно налаштована модель може призвести до недонавчання або перенавчання.
Можна змінювати кількість епох, кількість прихованих шарів, їх розмір і швидкість навчання, щоб спостерігати, як змінюється точність на навчальній і тестовій вибірках:
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}')
Пошук оптимальної комбінації гіперпараметрів передбачає систематичні експерименти та коригування. Це часто здійснюється за допомогою таких методів, як перебір по сітці (випробування всіх можливих комбінацій гіперпараметрів) та випадковий пошук (тестування випадкової підмножини значень гіперпараметрів).
Загалом, навчання нейронної мережі відбувається за ітеративним циклом:
- Визначення моделі з початковими гіперпараметрами;
- Навчання моделі на навчальній вибірці;
- Оцінка якості на тестовій вибірці;
- Коригування гіперпараметрів (наприклад, кількість шарів, швидкість навчання);
- Повторення процесу до досягнення бажаної якості.
Таке ітеративне вдосконалення забезпечує хорошу здатність моделі до узагальнення на нових даних.
1. Який із наведених є гіперпараметром, а не параметром моделі?
2. Занадто велика швидкість навчання, найімовірніше, призведе до:
Дякуємо за ваш відгук!
