Hiểu tham số và siêu tham số

Giới thiệu

Giới thiệu về học máy (ML) hoặc học kĩ càng (DL) liên quan đến việc hiểu hai khái niệm cơ bản: tham số và siêu tham số. Khi tôi gặp những thuật ngữ này lần đầu tiên, tôi đã bối rối vì chúng hoàn toàn mới đối với tôi. Nếu bạn đang đọc bài viết này, tôi cho rằng bạn cũng đang ở trong hoàn cảnh tương tự. Vậy hãy cùng khám phá và hiểu ý nghĩa của hai thuật ngữ này nhé.

Tổng quan

• Tìm hiểu các tham số và siêu tham số trong học máy và học sâu.
• Biết tham số mô hình và siêu tham số mô hình là gì.
• Khám phá một số ví dụ về siêu tham số.
• Hiểu sự khác biệt giữa tham số và siêu tham số.

Tham số và siêu tham số là gì?

Trong ML và DL, các mô hình được xác định bởi các tham số của chúng. Huấn luyện một mô hình có nghĩa là tìm các tham số tốt nhất để ánh xạ các tính năng đầu vào (các biến độc lập) tới nhãn hoặc mục tiêu (các biến phụ thuộc). Đây là lúc siêu tham số phát huy tác dụng.

Tham số mô hình là gì?

Tham số mô hình là các biến cấu hình bên trong mô hình và được học từ dữ liệu huấn luyện. Ví dụ: trọng số hoặc hệ số của các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính, trọng số hoặc hệ số của các biến độc lập trong mô hình hồi quy tuyến tính. SVMtrọng số và độ lệch của mạng lưới thần kinh và các trọng tâm của cụm trong thuật toán phân cụm.

Ví dụ: Hồi quy tuyến tính đơn giản

Chúng ta có thể hiểu các tham số mô hình bằng ví dụ về Easy Hồi quy tuyến tính:

Phương trình của đường hồi quy tuyến tính đơn giản được cho bởi: y=mx+c

Ở đây, x là biến độc lập, y là biến phụ thuộc, m là độ dốc của đường thẳng và c là điểm giao nhau của đường thẳng. Các tham số m và c được tính toán bằng cách khớp đường thẳng với dữ liệu bằng cách giảm thiểu Sai số bình phương trung bình gốc (RMSE).

Các điểm chính cho các tham số mô hình:

• Mô hình sử dụng chúng để đưa ra dự đoán.
• Mô hình học chúng từ dữ liệu.
• Đây không phải là thiết lập bằng tay.
• Đây là những điều rất quan trọng đối với các thuật toán học máy.

Ví dụ trong Python

Đây là một ví dụ trong Python để minh họa sự tương tác giữa siêu tham số và tham số:

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Producing some pattern information
X, y = np.arange(10).reshape((5, 2)), vary(5)

# Hyperparameters
test_size = 0.2
learning_rate = 0.01
max_iter = 100

# Splitting the information
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=test_size)

# Defining and coaching the mannequin
mannequin = LogisticRegression(max_iter=max_iter)
mannequin.match(X_train, y_train)

# Making predictions
predictions = mannequin.predict(X_test)

# Evaluating the mannequin
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f'Accuracy: {accuracy}')

Trong mã này:

• Siêu tham số: test_size, max_iter
• Thông số: Các trọng số mà mô hình LogisticRegression học được trong quá trình đào tạo

Siêu tham số mô hình là gì?

Siêu tham số là các tham số được người dùng xác định rõ ràng để kiểm soát quá trình học tập.

Những điểm chính cho siêu tham số mô hình:

• Được xác định thủ công bởi kỹ sư học máy.
• Không thể xác định trước một cách chính xác; thường được thiết lập bằng cách sử dụng quy tắc ngón tay cái hoặc thử và sai.
• Các ví dụ bao gồm tốc độ học tập để huấn luyện mạng lưới thần kinh, Okay trong Thuật toán KNNvân vân.

Điều chỉnh siêu tham số

Siêu tham số được đặt trước khi bắt đầu đào tạo và hướng dẫn thuật toán học điều chỉnh các tham số. Ví dụ: tốc độ học (siêu tham số) xác định mức độ thay đổi các tham số của mô hình để đáp ứng với lỗi ước tính mỗi khi trọng số mô hình được cập nhật.

Ví dụ về siêu tham số

Một số ví dụ phổ biến về siêu tham số bao gồm:

• Tỷ lệ chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra
• Tỷ lệ học tập cho các thuật toán tối ưu hóa
• Lựa chọn thuật toán tối ưu hóa (ví dụ: giảm độ dốc, Adam)
• Chức năng kích hoạt trong các lớp mạng thần kinh (ví dụ: Sigmoid, ReLU)
• Hàm mất mát được sử dụng
• Số lớp ẩn trong mạng lưới thần kinh
• Số lượng tế bào thần kinh trong mỗi lớp
• Tỷ lệ bỏ học trong mạng lưới thần kinh
• Số đợt đào tạo
• Số cụm trong thuật toán phân cụm
• Kích thước hạt nhân trong các lớp chập
• Kích thước gộp
• Kích thước lô

Các cài đặt này rất quan trọng vì chúng ảnh hưởng đến mức độ mô hình học hỏi từ dữ liệu.

Cái nhìn sâu sắc cá nhân

Thật không dễ dàng khi tôi bắt tay vào học máy để phân biệt giữa các tham số và siêu tham số. Tuy nhiên, nó đáng giá thời gian. Thông qua quá trình thử và sai, tôi đã phát hiện ra cách điều chỉnh các siêu tham số như tốc độ học tập hoặc số kỷ nguyên có thể có tác động đáng kể đến hiệu suất của mô hình. Tôi không hề biết rằng việc điều chỉnh những yếu tố cụ thể này sau này sẽ quyết định mức độ thành công của tôi. Việc tìm kiếm cài đặt tối ưu cho mô hình của bạn thực sự đòi hỏi phải có sự thử nghiệm sâu sắc; không có lối tắt nào xung quanh quá trình này.

So sánh giữa tham số và siêu tham số

Phần kết luận

Hiểu các tham số và siêu tham số là rất quan trọng trong ML và DL. Siêu tham số kiểm soát quá trình học, trong khi tham số là các giá trị mà mô hình học được từ dữ liệu. Sự khác biệt này rất quan trọng để điều chỉnh mô hình một cách hiệu quả. Khi bạn tiếp tục tìm hiểu, hãy nhớ rằng việc chọn đúng siêu tham số là chìa khóa để xây dựng mô hình thành công.

Bằng cách hiểu rõ ràng về các tham số mô hình và siêu tham số, người mới bắt đầu có thể điều hướng tốt hơn sự phức tạp của học máy. Họ cũng có thể cải thiện hiệu suất của mô hình thông qua việc điều chỉnh và thử nghiệm có hiểu biết. Vì vậy, chúc bạn thử nghiệm vui vẻ!

Các câu hỏi thường gặp