機械学習の領域では、ハイパーパラメータはアルゴリズムのパフォーマンスと動作を決定する上で重要な役割を果たします。ハイパーパラメータは、学習プロセスが開始される前に設定されるパラメータです。それらはトレーニング中に学習されるものではありません。代わりに、学習プロセス自体を制御します。対照的に、ニューラル ネットワークの重みなどのモデル パラメーターはトレーニング中に学習されます。
機械学習アルゴリズムで一般的に見られるハイパーパラメータの例をいくつか詳しく見てみましょう。
1. 学習率(α): 学習率は、損失勾配に関してネットワークの重みをどの程度調整するかを制御するハイパーパラメータです。学習率が高いとモデルのパラメーターが大きく変動するオーバーシュートが発生する可能性があり、学習率が低いと収束が遅くなる可能性があります。
2. 隠れユニット/レイヤーの数: ニューラル ネットワークでは、隠れユニットと層の数がモデルの複雑さを決定するハイパーパラメーターです。隠れユニットまたはレイヤーが増えると、より複雑なパターンをキャプチャできますが、過剰適合につながる可能性もあります。
3. 活性化関数: ReLU (Rectified Linear Unit) や Sigmoid などの活性化関数の選択は、モデルの非線形性に影響を与えるハイパーパラメーターです。活性化関数が異なれば特性も異なり、学習速度とモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
4. バッチサイズ: バッチ サイズは、1 回の反復で使用されるトレーニング サンプルの数です。トレーニングの速度と安定性に影響を与えるハイパーパラメーターです。バッチ サイズを大きくすると、トレーニングを高速化できますが、更新の精度が低くなる可能性があります。一方、バッチ サイズを小さくすると、より正確な更新が可能になりますが、トレーニングが遅くなります。
5. 正則化の強度: 正則化は、損失関数にペナルティ項を追加することで過学習を防ぐために使用される手法です。 L2 正則化の λ などの正則化強度は、全体の損失に対する正則化項の影響を制御するハイパーパラメータです。
6. 中退率: ドロップアウトは、トレーニング中にランダムに選択されたニューロンを無視する正則化手法です。ドロップアウト率は、ニューロンがドロップアウトする確率を決定するハイパーパラメーターです。トレーニング中にノイズが発生するため、過剰適合を防ぐのに役立ちます。
7. カーネルサイズ: 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) では、カーネル サイズは、入力データに適用されるフィルターのサイズを定義するハイパーパラメーターです。カーネル サイズが異なれば、入力データの詳細レベルも異なります。
8. 木の数 (ランダム フォレスト内): ランダム フォレストのようなアンサンブル手法では、ツリーの数はフォレスト内のデシジョン ツリーの数を決定するハイパーパラメーターです。ツリーの数を増やすとパフォーマンスは向上しますが、計算コストも増加します。
9. サポート ベクター マシン (SVM) の C: SVM では、C は、滑らかな決定境界を持つこととトレーニング ポイントを正しく分類することとの間のトレードオフを制御するハイパーパラメーターです。 C 値が高くなると、決定境界がより複雑になります。
10. クラスターの数 (K 平均法): K 平均法のようなクラスタリング アルゴリズムでは、クラスターの数は、アルゴリズムがデータ内で識別するクラスターの数を定義するハイパーパラメーターです。意味のあるクラスタリング結果を得るには、適切な数のクラスターを選択することが重要です。
これらの例は、機械学習アルゴリズムにおけるハイパーパラメーターの多様な性質を示しています。ハイパーパラメータの調整は、モデルのパフォーマンスと一般化を最適化するための機械学習ワークフローにおける重要なステップです。グリッド検索、ランダム検索、およびベイジアン最適化は、特定の問題に対して最適なハイパーパラメーターのセットを見つけるために使用される一般的な手法です。
ハイパーパラメータは、モデルの動作とパフォーマンスに影響を与える機械学習アルゴリズムの重要なコンポーネントです。ハイパーパラメータの役割とそれらを効果的に調整する方法を理解することは、機械学習モデルを開発する上で非常に重要です。
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