Что такое гиперпараметры

Они представляют собой параметры, которые управляют процессом обучения модели, но не определяются в ходе этого процесса. Вместо этого их устанавливают вручную перед началом обучения. Гиперпараметры влияют на структуру модели, скорость обучения и качество конечных результатов.

На высоком уровне гиперпараметры можно рассматривать как "параметры параметров". Они определяют такие аспекты, как скорость обучения (learning rate), количество скрытых слоев в нейронной сети (number of hidden layers) или количество итераций обучения (number of training epochs). Оптимизируя гиперпараметры, мы можем улучшить эффективность и точность нашей модели.

Рассмотрим пример на Python с использованием библиотеки TensorFlow. Мы создадим простую нейронную сеть для классификации изображений цифр handwritten digit classification с помощью набора данных MNIST.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

# Загрузка и подготовка данных
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

# Создание модели
model = Sequential()
model.add(Flatten(input_shape=(28, 28)))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

# Компиляция модели с определением гиперпараметров
model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Обучение модели
model.fit(x_train, y_train, epochs=5, batch_size=32)

# Оценка точности
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print('Точность на тестовых данных:', test_acc)

В этом примере гиперпараметрами являются:

• learning_rate: скорость обучения, которая определяет размер шага при обновлении весов нейронной сети.
• epochs: количество итераций обучения на всех образцах данных.
• batch_size: количество образцов в одном пакете данных во время обучения.

Оптимизация гиперпараметров часто включает в себя экспериментирование с различными значениями и наблюдение за влиянием на эффективность модели. Это может быть сделано вручную или с помощью методов автоматической оптимизации гиперпараметров, таких как сеточный поиск (grid search) или случайный поиск (random search).

В заключение, гиперпараметры играют ключевую роль в обучении моделей машинного обучения и глубокого обучения. Тщательная настройка гиперпараметров может значительно улучшить производительность модели.