Ladění hyperparametrů

Ladění hyperparametrů je základní proces v oblasti strojového učení, zásadní pro optimalizaci výkonu modelu. Hyperparametry jsou aspekty modelů strojového učení, které se nastavují před zahájením tréninku. Tyto parametry ovlivňují průběh učení a architekturu modelu, na rozdíl od parametrů modelu, které jsou odvozeny z dat. Hlavním cílem ladění hyperparametrů je určit optimální konfiguraci, která přináší nejvyšší výkon, často minimalizací předem stanovené ztrátové funkce nebo zvýšením přesnosti.

Ladění hyperparametrů je nedílnou součástí dolaďování toho, jak model přizpůsobuje data. Zahrnuje úpravu modelu za účelem nalezení rovnováhy mezi biasem a variancí, čímž zajišťuje robustnost a schopnost zobecnění. V praxi ladění hyperparametrů rozhoduje o úspěchu modelu strojového učení, ať už je nasazen pro predikci cen akcií, rozpoznávání řeči či jiné složité úlohy.

Hyperparametry vs. parametry modelu

Hyperparametry jsou vnější nastavení, která řídí proces učení modelu strojového učení. Nejsou učená z dat, ale nastavují se před tréninkem. Mezi běžné hyperparametry patří rychlost učení, počet skrytých vrstev v neuronové síti a síla regularizace. Tyto hodnoty určují strukturu a chování modelu.

Naopak parametry modelu jsou vnitřní a jsou učené z dat během fáze tréninku. Příklady parametrů modelu zahrnují váhy v neuronové síti nebo koeficienty v lineární regresi. Ty určují naučené vztahy a vzory v datech.

Rozdíl mezi hyperparametry a parametry modelu je zásadní pro pochopení jejich úlohy ve strojovém učení. Zatímco parametry modelu zachycují poznatky z dat, hyperparametry určují způsob a efektivitu tohoto učení.

Význam ladění hyperparametrů

Výběr a ladění hyperparametrů má přímý vliv na efektivitu učení modelu a jeho schopnost zobecnit na neznámá data. Správné ladění hyperparametrů může výrazně zvýšit přesnost, efektivitu i robustnost modelu. Zajišťuje, že model dostatečně zachytí základní trendy v datech bez přeučení či podtrénování, a udržuje rovnováhu mezi biasem a variancí.

Bias a variabilita (variance)

• Bias je chyba vznikající zjednodušením složitého reálného problému jednoduchým modelem. Vysoký bias vede k podtrénování, kdy model přehlíží důležité trendy v datech.
• Variance je chyba způsobená citlivostí modelu na fluktuace v trénovacích datech. Vysoká variance způsobuje přeučení, kdy model zachytí i šum společně s reálnými trendy v datech.

Ladění hyperparametrů se snaží najít optimální rovnováhu mezi biasem a variancí, čímž zvyšuje výkon a zobecnění modelu.

Metody ladění hyperparametrů

Existuje několik strategií pro efektivní prozkoumání prostoru hyperparametrů:

1. Grid Search

Grid search je hrubou silou prováděný postup, kdy je předem definovaná sada hyperparametrů vyčerpávajícím způsobem prohledána. Každá kombinace je vyhodnocena za účelem nalezení nejlepšího výkonu. Navzdory důkladnosti je grid search výpočetně náročný a časově zdlouhavý, často nepraktický pro rozsáhlá data nebo složité modely.

2. Náhodné hledání (Random Search)

Náhodné hledání zvyšuje efektivitu tím, že náhodně vybírá kombinace hyperparametrů k vyhodnocení. Tato metoda je zvláště účinná, pokud má jen část hyperparametrů zásadní vliv na výkon modelu, což umožňuje praktičtější a méně náročné hledání.

3. Bayesovská optimalizace

Bayesovská optimalizace využívá pravděpodobnostní modely k predikci výkonu kombinací hyperparametrů. Iterativně tyto predikce vylepšuje a zaměřuje se na nejperspektivnější oblasti prostoru hyperparametrů. Tato metoda vyvažuje průzkum a využití, často překonává vyčerpávací metody z hlediska efektivity.

4. Hyperband

Hyperband je algoritmus efektivně využívající výpočetní zdroje, který adaptivně rozděluje zdroje různým konfiguracím hyperparametrů. Rychle eliminuje slabé konfigurace a soustředí zdroje na perspektivní nastavení, čímž zvyšuje rychlost i efektivitu.

5. Genetické algoritmy

Inspirací v evolučních procesech genetické algoritmy vyvíjejí populaci konfigurací hyperparametrů v několika generacích. Tyto algoritmy aplikují křížení a mutace, vybírají nejlepší konfigurace a vytvářejí nové kandidátní řešení.

Příklady hyperparametrů

V neuronových sítích

• Rychlost učení: Určuje velikost kroku v každé iteraci při hledání minima ztrátové funkce.
• Počet skrytých vrstev a neuronů: Ovlivňuje schopnost modelu učit se složité vzory.
• Momentum: Urychluje vektory gradientu správným směrem, což vede k rychlejší konvergenci.

Ve strojích podpůrných vektorů (SVM)

• C: Regularizační parametr vyvažující minimalizaci chyby na trénovacích datech a maximalizaci marginu.
• Kernel (jádro): Funkce, která transformuje data do vyšší dimenze, což je klíčové pro klasifikaci nelineárně separovatelných dat.

V XGBoost

• Maximální hloubka (Max Depth): Určuje maximální hloubku rozhodovacích stromů, čímž ovlivňuje složitost modelu.
• Rychlost učení (Learning Rate): Řídí, jak rychle se model přizpůsobuje problému.
• Subsample: Určuje podíl vzorků použitých pro trénování jednotlivých základních učících se modelů.

Ladění hyperparametrů v rámci ML frameworků

Automatizované ladění pomocí AWS SageMaker

AWS SageMaker nabízí automatizované ladění hyperparametrů pomocí bayesovské optimalizace. Tato služba efektivně prohledává prostor hyperparametrů a umožňuje nalezení optimálních konfigurací s menší námahou.

Vertex AI od Google Cloud

Vertex AI od Google nabízí robustní možnosti ladění hyperparametrů. Díky výpočetní síle Google podporuje efektivní metody jako bayesovská optimalizace pro zjednodušení procesu ladění.

IBM Watson a AI systémy

IBM Watson nabízí komplexní nástroje pro ladění hyperparametrů se zaměřením na výpočetní efektivitu a přesnost. Používá techniky jako grid search a náhodné hledání, často v kombinaci s dalšími optimalizačními strategiemi.

Příklady využití v AI a strojovém učení

• Neuronové sítě: Optimalizace rychlostí učení a architektur pro úlohy jako rozpoznávání obrazu a řeči.
• SVM: Dolaďování jádra a regularizačních parametrů pro lepší klasifikační výkon.
• Ensemble metody: Úprava parametrů jako počet učících se modelů a rychlost učení v algoritmech typu XGBoost pro zvýšení přesnosti.

Významné vědecké příspěvky

1. JITuNE: Just-In-Time Hyperparameter Tuning for Network Embedding Algorithms
   Autoři: Mengying Guo, Tao Yi, Yuqing Zhu, Yungang Bao
   Tento článek se zabývá výzvou ladění hyperparametrů v algoritmech pro vkládání sítí (network embedding), které se používají například pro klasifikaci uzlů a predikci spojení. Autoři navrhují JITuNE, rámec umožňující ladění hyperparametrů v časovém omezení pomocí hierarchických souhrnů sítě. Metoda přenáší znalosti ze souhrnů na celou síť, což výrazně zlepšuje výkon algoritmu v omezeném počtu spuštění. Více zde

2. Self-Tuning Networks: Bilevel Optimization of Hyperparameters using Structured Best-Response Functions
   Autoři: Matthew MacKay, Paul Vicol, Jon Lorraine, David Duvenaud, Roger Grosse
   Tato studie formuluje optimalizaci hyperparametrů jako dvouúrovňový problém a představuje Self-Tuning Networks (STN), které adaptují hyperparametry online během trénování. Přístup vytváří škálovatelné aproximace nejlepší odpovědi a objevuje adaptivní časové plány hyperparametrů, které překonávají fixní hodnoty u rozsáhlých úloh hlubokého učení. Více zde

3. Stochastic Hyperparameter Optimization through Hypernetworks
   Autoři: Jonathan Lorraine, David Duvenaud
   Autoři navrhují novou metodu, která integruje optimalizaci vah modelu i hyperparametrů prostřednictvím hypernetworků. Tato technika spočívá v trénování neuronové sítě, která na základě hyperparametrů generuje optimální váhy, čímž dosahuje konvergence k lokálně optimálním řešením. Přístup je ve srovnání s běžnými metodami velmi konkurenceschopný. Více zde