hiperparaméteroptimalizálást

A hiperparaméteroptimalizálás olyan folyamat, amelynek során egy gépi tanulási modell teljesítményének maximalizálása érdekében a hiperparaméterek optimális készletét keressük. A hiperparaméterek olyan paraméterek, amelyeket a modell képzése előtt állítanak be, és nem a képzési folyamat során tanulódnak. Például egy neurális hálózatban a rétegek száma, a neuronok száma rétegenként, a tanulási ráta és a regularizációs erősség mind hiperparaméterek. A hiperparaméterek megválasztása jelentős hatással lehet a modell képességeire és általánosíthatóságára.

A hiperparaméteroptimalizálás célja, hogy olyan hiperparaméter-kombinációt találjunk, amely a legjobb teljesítményt nyújtja egy adott feladaton, általában egy validációs adathalmaz vagy keresztvalidálás segítségével mérve. Számos stratégia létezik a hiperparaméterek optimalizálására. A legegyszerűbb a rácskeresés (grid search), ahol előre meghatározott hiperparaméter-értékek egy rácsát próbáljuk ki, és kiválasztjuk a legjobb eredményt adót. A véletlenszerű keresés (random search) véletlenszerűen mintát vesz a hiperparaméter-térből, ami hatékonyabb lehet, különösen nagy dimenziójú hiperparaméter-terek esetén.

A fejlettebb módszerek közé tartozik a Bayes-optimalizálás (Bayesian optimization), amely egy valószínűségi modell segítségével irányítja a hiperparaméter-keresést, megpróbálva hatékonyan felfedezni az optimális értékeket. Az automatizált gépi tanulás (AutoML) keretein belül a hiperparaméteroptimalizálás gyakran integrált része a modell kiválasztásának és az építési folyamatnak. A hiperparaméteroptimalizálás kulcsfontosságú lépés a gépi tanulási modellek gyakorlati alkalmazásában, biztosítva, hogy a modellek a lehető legjobban teljesítsenek a valós világ problémáin.