hiperparaméteroptimalizálási

A hiperparaméteroptimalizálás egy olyan folyamat a gépi tanulásban, amelynek során megkeressük a legjobb hiperparaméter-készletet egy modellhez. A hiperparaméterek olyan változók, amelyeket a modell tanítási folyamata előtt állítunk be, és amelyek befolyásolják a modell teljesítményét. Ilyenek például a tanulási ráta, a rétegek száma egy neurális hálóban, vagy a regularizációs erősség.

A hiperparaméteroptimalizálás célja, hogy maximalizáljuk vagy minimalizáljuk a modell egy adott mérőszámát, például a pontosságot vagy a hibát egy független validációs adathalmazon. Ennek a folyamatnak a fontossága abban rejlik, hogy a rosszul megválasztott hiperparaméterek jelentősen ronthatják egy egyébként jól megtervezett modell teljesítményét.

Számos technika létezik a hiperparaméterek optimalizálására. A legegyszerűbb a manuális keresés, ahol az emberi szakértő tapasztalatai alapján próbálgatja a különböző értékeket. A rács keresés (grid search) egy módszer, ahol előre meghatározott értékű tartományokat vizsgálunk meg minden hiperparaméterre, és ezek minden kombinációját kipróbáljuk. A véletlenszerű keresés (random search) hasonló, de véletlenszerűen választja ki a hiperparaméter-kombinációkat egy adott tartományból, ami gyakran hatékonyabbnak bizonyul, mint a rács keresés.

Speciálisabb megközelítések közé tartozik a Bayes-i optimalizálás, amely a korábbi kiértékelések eredményeit felhasználva intelligens módon választja ki a következő kipróbálandó hiperparaméter-készletet. Ezen módszerek alkalmazása segít abban, hogy robusztusabb és jobban általánosító gépi tanulási modelleket hozzunk létre.