기계 학습 알고리즘에는 정확성과 일반성 사이의 균형을 이루기 위해 사용자 정의 입력이 필요합니다. 이 프로세스를 하이퍼파라미터 튜닝이라고 합니다. 하이퍼파라미터를 조정하는 데는 다양한 도구와 방법이 있습니다.
우리는 기계 학습 모델 하이퍼 매개변수를 조정하는 상위 8가지 방법 목록을 정리했습니다.
베이지안 최적화는 기계 학습 알고리즘, 특히 심층 신경망과 같은 복잡한 모델의 하이퍼파라미터 조정을 위한 효과적인 도구가 되었습니다. 형태를 모르더라도 값비싼 블랙박스 기능을 최적화할 수 있는 효율적인 프레임워크를 제공합니다. 최적의 로봇 역학 학습, 서열 실험 설계, 합성 유전자 설계 등 다양한 분야에 적용되어 왔습니다.
유전 알고리즘(EA)은 연산자라는 특정 규칙에 따라 일련의 후보 솔루션(인구)을 수정하여 작동하는 최적화 알고리즘입니다. EA의 주요 장점 중 하나는 일반성입니다. 즉, EA는 간단하고 근본적인 문제와 무관하기 때문에 다양한 조건에서 사용할 수 있습니다. 유전 알고리즘은 초매개변수 조정 문제에서 정확도/속도 기반 그리드 검색 기술보다 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났습니다.
기울기 기반 최적화는 하이퍼파라미터의 기울기 계산에 대해 머신러닝 모델 선택 기준을 기반으로 여러 하이퍼파라미터를 최적화하는 방법입니다. 이 하이퍼파라미터 튜닝 방법은 훈련 기준의 일부 차별성 및 연속성 조건이 충족될 때 적용될 수 있습니다.
그리드 검색은 하이퍼파라미터 튜닝의 기본 방법입니다. 사용자가 지정한 하이퍼파라미터 세트에 대해 철저한 검색을 수행합니다. 이 방법은 가장 직접적이며 가장 정확한 예측으로 이어집니다. 이 튜닝 방법을 사용하면 사용자는 최상의 조합을 찾을 수 있습니다. 그리드 검색은 여러 하이퍼파라미터에 대해 작동하지만 검색 공간은 제한되어 있습니다.
Keras Tuner는 머신러닝이나 딥러닝 모델에 대한 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 수 있는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 커널 크기, 최적화된 학습률 및 다양한 하이퍼 매개변수를 찾는 데 도움이 됩니다. Keras Tuner를 사용하면 다양한 딥 러닝 모델에 대한 최적의 매개변수를 얻어 최고의 정확도를 달성할 수 있습니다.
모집단 기반 방법은 본질적으로 무작위 검색(예: 유전 알고리즘)을 기반으로 하는 일련의 방법입니다. 가장 널리 사용되는 인구 기반 방법 중 하나는 DeepMind에서 제안한 PBT(Population-Based Training)입니다. PBT는 두 가지 측면에서 독특한 접근 방식입니다.
ParamILS(매개변수 구성 공간에서 반복 로컬 검색)는 자동 알고리즘 구성을 위한 일반적인 확률적 국소 탐색 방법. ParamILS는 고성능 알고리즘 및 해당 응용 프로그램의 개발을 용이하게 하는 자동화된 알고리즘 구성 방법입니다.
ParamILS는 기본 및 임의 설정으로 초기화되며 보조 로컬 검색 프로세스로 반복적인 첫 번째 개선을 사용합니다. 또한 교란을 위해 고정된 수의 무작위 이동을 사용하고 항상 더 좋거나 동등하게 좋은 매개변수 구성을 허용하지만 검색을 무작위로 다시 초기화합니다.
무작위 검색은 그리드 검색의 기본적인 개선이라고 할 수 있습니다. 이 방법은 가능한 매개변수 값의 분포에 대해 하이퍼파라미터를 무작위로 검색하는 것을 의미합니다. 원하는 정확도가 달성될 때까지 검색 프로세스가 계속됩니다. 무작위 검색은 그리드 검색과 유사하지만 후자보다 더 나은 결과를 생성하는 것으로 나타났습니다. 이 방법은 새로 설계된 알고리즘의 효율성을 측정하기 위한 HPO의 기준선으로 자주 사용됩니다. 무작위 검색은 그리드 검색보다 효율적이지만 여전히 계산 집약적인 방법입니다.
위 내용은 기계 학습 초매개변수 조정: 일반적으로 사용되는 8가지 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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