Kaedah hiperparameter untuk mengoptimumkan model Transformer

Model pengubah sangat sensitif terhadap nilai hiperparameter, yang bermaksud bahawa perubahan hiperparameter kecil boleh menjejaskan prestasi model dengan ketara. Oleh itu, penalaan hiperparameter model Transformer untuk mendapatkan prestasi terbaik pada tugas tertentu adalah tugas yang mencabar.

Salah satu cara untuk melaraskan hiperparameter model Transformer adalah melalui proses pengoptimuman hiperparameter. Pengoptimuman hiperparameter melibatkan pencarian secara sistematik untuk kombinasi nilai hiperparameter yang mencapai prestasi terbaik pada set pengesahan. Carian grid, carian rawak dan pengoptimuman Bayesian ialah beberapa kaedah pengoptimuman hiperparameter yang biasa digunakan. Walau bagaimanapun, kaedah ini selalunya memakan masa dan intensif secara pengiraan. Oleh itu, kos masa dan kekangan sumber pengiraan perlu ditimbang semasa memilih kaedah pengoptimuman hiperparameter.

Grid Search

Grid search ialah kaedah pengoptimuman hiperparameter yang memerlukan penentuan grid nilai hiperparameter dan latihan serta menilai model untuk setiap set nilai.

Sebagai contoh, jika kita ingin melaraskan kadar pembelajaran dan saiz kelompok model Transformer, kita boleh memilih nilai hiperparameter terbaik melalui carian grid. Katakan kita menetapkan kadar pembelajaran kepada 0.01, 0.1 dan 1.0 dan saiz kelompok kepada 16, 32 dan 64. Dengan melatih dan menilai semua kombinasi yang mungkin, kami akan mendapat 9 model berbeza (3 kadar pembelajaran x 3 saiz kelompok). Dengan cara ini, kita boleh membandingkan kesan gabungan hiperparameter berbeza pada prestasi model dan memilih nilai hiperparameter optimum untuk meningkatkan ketepatan dan prestasi model.

Kemudian model yang berprestasi terbaik pada set pengesahan dipilih sebagai model terbaik dan model akhir dilatih pada set latihan penuh menggunakan nilai hiperparameter yang sepadan.

Carian grid boleh menjadi kaedah yang berkesan untuk pengoptimuman hiperparameter, tetapi ia adalah intensif dari segi pengiraan kerana ia melibatkan latihan dan menilai sejumlah besar model. Tambahan pula, sukar untuk menentukan grid nilai hiperparameter yang sesuai kerana nilai optimum mungkin bergantung pada tugas dan set data tertentu.

Carian Rawak

Carian rawak ialah satu lagi kaedah pengoptimuman hiperparameter yang melibatkan pensampelan gabungan rawak nilai hiperparameter dan menilai model yang sepadan pada set pengesahan.

Tidak seperti carian grid, yang menilai set gabungan hiperparameter tetap, carian rawak membolehkan carian meliputi julat nilai hiperparameter yang lebih luas kerana ia tidak bergantung pada grid yang telah ditetapkan. Ini amat berguna apabila nilai hiperparameter optimum tidak diketahui terlebih dahulu dan mungkin berada di luar julat nilai yang dinyatakan dalam grid.

Untuk melakukan carian rawak, kami mula-mula menentukan taburan bagi setiap hiperparameter, seperti taburan seragam atau taburan normal. Kami kemudian melukis gabungan rawak nilai hiperparameter daripada pengedaran ini dan melatih serta menilai model untuk setiap kombinasi. Proses diulang beberapa kali tetap dan model yang berprestasi terbaik pada set pengesahan dipilih sebagai model terbaik.

Carian rawak ialah kaedah pengoptimuman hiperparameter yang lebih cekap daripada carian grid kerana ia tidak memerlukan latihan dan menilai seberapa banyak model. Walau bagaimanapun, bukan mudah untuk mencari nilai hiperparameter optimum berbanding kaedah yang lebih kompleks seperti carian grid atau pengoptimuman Bayesian.

Pengoptimuman Bayesian

Pengoptimuman Bayesian ialah kaedah pengoptimuman hiperparameter berdasarkan prinsip statistik Bayesian. Ini ialah proses berulang yang melibatkan membina model kebarangkalian fungsi objektif berdasarkan nilai hiperparameter yang telah dinilai setakat ini (cth., kehilangan pengesahan untuk model pembelajaran mesin). Model itu kemudiannya digunakan untuk memilih set nilai hiperparameter seterusnya untuk dinilai, dengan matlamat mencari gabungan nilai yang meminimumkan fungsi objektif.

Kelebihan utama pengoptimuman Bayesian ialah ia boleh menggabungkan pengetahuan terdahulu tentang fungsi objektif melalui penggunaan model probabilistik, yang boleh menjadikannya lebih cekap dalam mencari fungsi optimum berbanding kaedah lain seperti carian rawak atau carian grid Penyelesaian yang sangat baik. Ia juga boleh mengendalikan kekangan pada nilai hiperparameter dan boleh digunakan untuk mengoptimumkan fungsi objektif yang mahal untuk dinilai, seperti yang diperlukan untuk melatih model pembelajaran mesin.

Walau bagaimanapun, pengoptimuman Bayesian adalah lebih intensif dari segi pengiraan berbanding kaedah lain kerana ia melibatkan membina dan mengemas kini model kebarangkalian pada setiap lelaran. Ia juga mungkin lebih sukar untuk dilaksanakan, kerana ia memerlukan menentukan model kebarangkalian dan memilih hiperparameter untuk proses pengoptimuman itu sendiri.

Pembelajaran Pengukuhan

Pembelajaran peneguhan (RL) ialah kaedah pembelajaran mesin yang melibatkan ejen belajar untuk mengambil tindakan dalam persekitaran untuk memaksimumkan isyarat ganjaran. Ia telah digunakan untuk mengoptimumkan pelbagai aspek sistem pembelajaran mesin, termasuk hiperparameter.

Dalam konteks pengoptimuman hiperparameter, pembelajaran peneguhan boleh digunakan untuk mempelajari dasar yang memetakan set hiperparameter kepada tindakan (cth., melatih model pembelajaran mesin menggunakan hiperparameter ini). Ejen kemudiannya boleh belajar melaraskan hiperparameter berdasarkan prestasi model untuk memaksimumkan isyarat ganjaran yang berkaitan dengan prestasi model.

Pembelajaran pengukuhan telah digunakan untuk pengoptimuman hiperparameter pelbagai jenis model pembelajaran mesin. Pada dasarnya, ia juga boleh digunakan untuk pengoptimuman hiperparameter model Transformer.

Walau bagaimanapun, pengoptimuman hiperparameter berasaskan pembelajaran pengukuhan mungkin sukar untuk dilaksanakan dan memerlukan sejumlah besar data dan pengiraan untuk menjadi berkesan. Selain itu, pembelajaran peneguhan adalah sensitif kepada pilihan fungsi ganjaran dan terdedah kepada overfitting. Oleh itu, pengoptimuman hiperparameter berasaskan pembelajaran pengukuhan tidak digunakan secara meluas seperti kaedah lain.

Atas ialah kandungan terperinci Kaedah hiperparameter untuk mengoptimumkan model Transformer. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!