زموږ د ماشین زده کړې ماډل کې د لوړ دقت ترلاسه کولو لپاره ، ډیری هایپر پارامیټرونه شتون لري چې موږ یې تجربه کولی شو. Hyperparameters د تعدیل وړ پیرامیټرونه دي چې د زده کړې پروسې پیل کولو دمخه تنظیم شوي. دوی د زده کړې الګوریتم چلند کنټرولوي او د ماډل فعالیت باندې د پام وړ اغیزه لري.
د غور کولو لپاره یو مهم هایپرپرامیټر د زده کړې کچه ده. د زده کړې کچه د زده کړې الګوریتم په هر تکرار کې د ګام اندازه ټاکي. د زده کړې لوړه کچه ماډل ته اجازه ورکوي چې ګړندي زده کړي مګر ممکن د غوره حل حل کولو پایله ولري. له بلې خوا، د زده کړې ټیټه کچه کیدای شي د ورو همغږۍ لامل شي مګر کولی شي د موډل سره مرسته وکړي چې د ډیر شوټینګ مخه ونیسي. دا مهمه ده چې د زده کړې غوره نرخ ومومئ چې د انسجام سرعت او دقت تر مینځ د سوداګرۍ بند توازن کوي.
د تجربې لپاره بل هایپرپرامیټر د بیچ اندازه ده. د بست اندازه د روزنې الګوریتم په هر تکرار کې پروسس شوي د روزنې مثالونو شمیر ټاکي. د یوې کوچنۍ بستې اندازه کولی شي د تدریجي دقیق اټکل چمتو کړي مګر کیدای شي د ورو همغږۍ پایله ولري. برعکس، د لوی بست اندازه کولی شي د زده کړې بهیر ګړندی کړي مګر ممکن د تدریجي اندازې لپاره شور معرفي کړي. د سمې بستې اندازه موندل د ډیټاسیټ اندازې او موجود کمپیوټري سرچینو پورې اړه لري.
په عصبي شبکه کې د پټو واحدونو شمیر یو بل هایپرپرامیټر دی چې کولی شي تنظیم شي. د پټو واحدونو شمیر زیاتول کولی شي د پیچلو نمونو زده کولو لپاره د ماډل ظرفیت لوړ کړي مګر کیدی شي د ډیر فټینګ لامل شي که چیرې په سمه توګه منظم نه وي. په برعکس، د پټو واحدونو شمیر کمول ممکن ماډل ساده کړي مګر کیدای شي د کم فټینګ پایله ولري. دا مهمه ده چې د ماډل پیچلتیا او عمومي کولو وړتیا تر مینځ توازن رامینځته کړئ.
منظم کول یو بل تخنیک دی چې د هایپرپرامیټرونو له لارې کنټرول کیدی شي. منظم کول د تاوان فعالیت ته د جزا اصطلاح اضافه کولو سره د ډیر فټینګ مخنیوي کې مرسته کوي. د منظم کولو ځواک د هایپر پارامیټر لخوا کنټرول کیږي چې د منظم کولو پیرامیټر په نوم یادیږي. د لوړ منظم کولو پیرامیټر به د لږ اوور فټینګ سره ساده ماډل رامینځته کړي مګر ممکن د کم فټینګ لامل هم شي. برعکس، د ټیټ منظم کولو پیرامیټر ماډل ته اجازه ورکوي چې د روزنې ډیټا ډیر نږدې سره فټ کړي مګر ممکن د ډیر فټینګ پایله ولري. کراس-تثبیت د غوره منظم کولو پیرامیټر موندلو لپاره کارول کیدی شي.
د اصلاح کولو الګوریتم انتخاب هم یو مهم هایپرپرامیټر دی. تدریجي نزول په عام ډول کارول کیږي د اصلاح کولو الګوریتم دی، مګر توپیرونه شتون لري لکه د سټوچیسټیک ګریډینټ نزول (SGD)، ادم، او RMSprop. هر الګوریتم خپل خپل هایپر پارامیټرونه لري چې کولی شي په نظر کې ونیول شي، لکه حرکت او د زده کړې کچه کمیدل. د مختلف اصلاح کولو الګوریتمونو سره تجربه کول او د دوی هایپرپرامیټر کولی شي د ماډل فعالیت ښه کولو کې مرسته وکړي.
د دې هایپر پارامیټرونو سربیره، نور فاکتورونه چې سپړل کیدی شي د شبکې جوړښت، د فعالیت فعالیت کارول، او د ماډل پیرامیټونو پیل کول شامل دي. مختلف جوړښتونه، لکه د عصبي عصبي شبکې (CNNs) یا تکرار عصبي شبکې (RNNs)، ممکن د ځانګړو دندو لپاره ډیر مناسب وي. د مناسبو فعالولو دندو غوره کول، لکه ReLU یا sigmoid، هم کولی شي د ماډل فعالیت اغیزه وکړي. د موډل د پیرامیټونو مناسب پیل کولی شي د زده کړې الګوریتم سره مرسته وکړي چې په چټکۍ سره یو ځای شي او غوره دقت ترلاسه کړي.
زموږ د ماشین زده کړې ماډل کې د لوړ دقت ترلاسه کول د مختلف هایپر پارامیټرونو تجربه کول شامل دي. د زده کړې کچه، د بست اندازه، د پټو واحدونو شمیر، د منظم کولو پیرامیټر، د اصلاح کولو الګوریتم، د شبکې جوړښت، د فعالیت فعالیت، او د پیرامیټر ابتکار ټول هایپر پارامیټرونه دي چې د ماډل فعالیت ښه کولو لپاره تنظیم کیدی شي. دا مهمه ده چې دا هایپر پارامیټرونه په دقت سره وټاکئ او تنظیم کړئ ترڅو د کنورژن سرعت او دقت تر مینځ توازن رامینځته کړي ، او همدارنګه د ډیر فټینګ یا کم فټینګ مخه ونیسي.
په اړه نورې وروستۍ پوښتنې او ځوابونه EITC/AI/GCML د ګوګل بادل ماشین زده کړه:
- متن ته وینا (TTS) څه شی دی او دا څنګه د AI سره کار کوي؟
- د ماشین زده کړې کې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کولو محدودیتونه څه دي؟
- ایا د ماشین زده کړه یو څه ډیالوژیکي مرسته کولی شي؟
- د TensorFlow د لوبې ډګر څه شی دی؟
- لوی ډیټاسیټ واقعیا څه معنی لري؟
- د الګوریتم د هایپرپرامیټرونو ځینې مثالونه څه دي؟
- د انسابل زده کړه څه ده؟
- څه که چیرې د ماشین زده کړې الګوریتم غوره نه وي او څنګه کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې سم انتخاب کړئ؟
- ایا د ماشین زده کړې ماډل د روزنې پرمهال څارنې ته اړتیا لري؟
- د عصبي شبکې پر بنسټ الګوریتم کې کارول شوي کلیدي پیرامیټونه کوم دي؟
نورې پوښتنې او ځوابونه په EITC/AI/GCML د ګوګل کلاوډ ماشین زده کړې کې وګورئ