Hyperparameterjusteringer

Hyperparameterjusteringer er prosessen der man velger innstillinger for de hyperparametrene som styrer treningen av en maskinlæringsmodell, men som ikke læres av modellens treningsalgoritme.

Målet er å forbedre modellens ytelse på et valideringssett og dermed dens generalisering til ny data. Valg av riktige hyperparametere påvirker blant annet konvergenshastighet, modellkompleksitet og toleranse for støy.

Vanlige søke-tilnærminger inkluderer grid search, random search, Bayesiansk optimering, evolusjonære metoder og gradientbaserte metoder for differentiable hyperparametere.

Arbeidsflyt: Definer søkeområde (et sett av verdier for hver hyperparameter), velg søke-strategi, gjennomfør evalueringer ved hjelp av kryssvalidering og valideringssett, analyser resultatene, og velg den beste kombinasjonen. Deretter trenes modellen på hele treningsdata med de valgte innstillingene før testing.

Praktiske hensyn: beregningskostnader, risiko for overfitting til valideringssettet, måling av robusthet og reproduserbarhet, og behovet for nested kryssvalidering ved modellvalg.

Vanlige hyperparametere inkluderer for nevrale nettverk: læringsrate, antall lag og noder, batchstørrelse, regularisering og dropout; for trebaserte modeller: dybde, antall trær, læringsrate og subsampling; for SVM: C og gamma.

Verktøy og praksis: verktøy som Optuna, Hyperopt, Ray Tune og scikit-optimize støtter automatisert tuning og hyperparametertuning pipelines.

Begrensninger og beste praksis: forbedringer kan være avtagende; for å unngå lekkasje, bruk nested kryssvalidering; dokumenter eksperimenter og gjør dem replikerbare.