Hyperparametertuning

Hyperparametertuning er en grundlæggende proces inden for maskinlæring og afgørende for at optimere modelpræstationen. Hyperparametre er de aspekter af maskinlæringsmodeller, der fastsættes før træningsprocessen begynder. Disse parametre påvirker både træningen og modelarkitekturen og adskiller sig fra modelparametre, som afledes fra data. Hovedformålet med hyperparametertuning er at finde den optimale konfiguration af hyperparametre, der resulterer i den bedste præstation, ofte ved at minimere en foruddefineret tab-funktion eller øge nøjagtigheden.

Hyperparametertuning er integreret i finjusteringen af, hvordan en model tilpasser sig data. Det handler om at justere modellen, så den balancerer kompromiset mellem bias og varians, hvilket sikrer robusthed og generaliserbarhed. I praksis afgør hyperparametertuning succesen for en maskinlæringsmodel, uanset om den bruges til at forudsige aktiekurser, genkende tale eller andre komplekse opgaver.

Hyperparametre vs. Modelparametre

Hyperparametre er eksterne konfigurationer, der styrer læringsprocessen for en maskinlæringsmodel. De læres ikke fra data, men fastsættes før træningen. Almindelige hyperparametre omfatter læringsrate, antal skjulte lag i et neuralt netværk og regulariseringsstyrke. Disse bestemmer modellens struktur og adfærd.

Omvendt er modelparametre interne og læres fra data under træningsfasen. Eksempler på modelparametre er vægte i et neuralt netværk eller koefficienter i en lineær regressionsmodel. De definerer modellens indlærte relationer og mønstre i dataene.

Forskellen mellem hyperparametre og modelparametre er afgørende for at forstå deres respektive roller i maskinlæring. Hvor modelparametre indfanger data-drevne indsigter, fastlægger hyperparametre måden og effektiviteten, hvorpå disse indsigter indfanges.

Vigtigheden af hyperparametertuning

Valg og tuning af hyperparametre har direkte indflydelse på en models indlæringsevne og dens evne til at generalisere til nye data. Korrekt hyperparametertuning kan markant forbedre modellens nøjagtighed, effektivitet og robusthed. Det sikrer, at modellen tilstrækkeligt indfanger underliggende datatendenser uden at overfitte eller underfitte, og opretholder balancen mellem bias og varians.

Bias og varians

• Bias er den fejl, der opstår ved at tilnærme et komplekst virkelighedsproblem med en simpel model. Høj bias kan føre til underfitting, hvor modellen oversimplificerer og overser væsentlige datamønstre.
• Varians er den fejl, som modellen introducerer ved at være følsom over for variationer i træningssættet. Høj varians kan føre til overfitting, hvor modellen fanger støj sammen med de underliggende datatendenser.

Hyperparametertuning søger at finde den optimale balance mellem bias og varians og forbedre modelpræstationen og generaliseringen.

Metoder til hyperparametertuning

Flere strategier anvendes til effektivt at udforske hyperparameter-rummet:

1. Grid Search

Grid search er en brute-force-metode, hvor et foruddefineret sæt af hyperparametre gennemsøges udtømmende. Hver kombination evalueres for at identificere den bedste præstation. På trods af sin grundighed er grid search beregningsmæssigt krævende og tidskrævende og ofte upraktisk for store datasæt eller komplekse modeller.

2. Random Search

Random search forbedrer effektiviteten ved tilfældigt at udvælge kombinationer af hyperparametre til evaluering. Metoden er især effektiv, når kun et delmængde af hyperparametre har betydelig indflydelse på modelpræstationen, hvilket muliggør en mere praktisk og ressourcebesparende søgning.

3. Bayesiansk optimering

Bayesiansk optimering bruger sandsynlighedsmodeller til at forudsige præstationen af hyperparameterkombinationer. Den raffinerer løbende disse forudsigelser og fokuserer på de mest lovende områder af hyperparameter-rummet. Metoden balancerer mellem udforskning og udnyttelse og overgår ofte udtømmende søgemetoder i effektivitet.

4. Hyperband

Hyperband er en ressourceeffektiv algoritme, der adaptivt tildeler beregningsressourcer til forskellige hyperparameter-konfigurationer. Den eliminerer hurtigt dårlige præstationer og fokuserer ressourcerne på lovende konfigurationer, hvilket øger både hastighed og effektivitet.

5. Genetiske algoritmer

Inspireret af evolutionære processer udvikler genetiske algoritmer en population af hyperparameterkonfigurationer over flere generationer. Disse algoritmer anvender crossover- og mutationsoperationer og vælger de bedst præsterende konfigurationer til at skabe nye kandidat-løsninger.

Eksempler på hyperparametre

I neurale netværk

• Læringsrate: Bestemmer skridtlængden ved hver iteration, mens modellen bevæger sig mod et minimum af tab-funktionen.
• Antal skjulte lag og neuroner: Påvirker modellens evne til at lære komplekse mønstre.
• Momentum: Accelererer gradientvektorer i de rigtige retninger og hjælper med hurtigere konvergens.

I Support Vector Machines (SVM)

• C: En regulariseringsparameter, der balancerer minimering af træningsfejl og maksimering af margin.
• Kernel: En funktion, der transformerer data til et højdimensionelt rum, hvilket er afgørende for at klassificere ikke-lineært separerbare data.

I XGBoost

• Max Depth: Definerer den maksimale dybde af beslutningstræerne og påvirker modelkompleksiteten.
• Læringsrate: Kontrollerer, hvor hurtigt modellen tilpasser sig problemet.
• Subsample: Bestemmer den andel af samples, der anvendes til at tilpasse de individuelle base learners.

Hyperparametertuning i maskinlæringsframeworks

Automatiseret tuning med AWS SageMaker

AWS SageMaker tilbyder automatiseret hyperparametertuning med Bayesiansk optimering. Denne service gennemsøger effektivt hyperparameter-rummet og gør det muligt at finde optimale konfigurationer med mindre indsats.

Vertex AI fra Google Cloud

Googles Vertex AI tilbyder robuste muligheder for hyperparametertuning. Ved at udnytte Googles beregningsressourcer understøttes effektive metoder som Bayesiansk optimering, der effektiviserer tuning-processen.

IBM Watson og AI-systemer

IBM Watson tilbyder omfattende værktøjer til hyperparametertuning med fokus på beregningseffektivitet og nøjagtighed. Teknikker som grid search og random search anvendes, ofte i kombination med andre optimeringsstrategier.

Anvendelsesområder i AI og maskinlæring

• Neurale netværk: Optimering af læringsrater og arkitektur til opgaver som billed- og talegenkendelse.
• SVM’er: Finjustering af kernel- og regulariseringsparametre for forbedret klassifikationspræstation.
• Ensemble-metoder: Justering af parametre som antal estimators og læringsrater i algoritmer som XGBoost for at forbedre nøjagtigheden.

Bemærkelsesværdige videnskabelige bidrag

1. JITuNE: Just-In-Time Hyperparameter Tuning for Network Embedding Algorithms
   Forfattere: Mengying Guo, Tao Yi, Yuqing Zhu, Yungang Bao
   Denne artikel adresserer udfordringen ved hyperparametertuning i netværksindlejringsalgoritmer, som bruges til applikationer som node-klassifikation og link-prediktion. Forfatterne foreslår JITuNE, et framework der muliggør tidsbegrænset hyperparametertuning ved at bruge hierarkiske netværkssynopser. Metoden overfører viden fra synopser til hele netværket og forbedrer algoritmens præstation markant ved begrænsede kørsler. Læs mere

2. Self-Tuning Networks: Bilevel Optimization of Hyperparameters using Structured Best-Response Functions
   Forfattere: Matthew MacKay, Paul Vicol, Jon Lorraine, David Duvenaud, Roger Grosse
   Dette studie formulerer hyperparameteroptimering som et bilevelt problem og introducerer Self-Tuning Networks (STN’er), som tilpasser hyperparametre online under træning. Tilgangen konstruerer skalerbare best-response-approksimationer og finder adaptive hyperparameterplaner, der overgår faste værdier i store deep learning-opgaver. Læs mere

3. Stochastic Hyperparameter Optimization through Hypernetworks
   Forfattere: Jonathan Lorraine, David Duvenaud
   Forfatterne foreslår en ny metode, der integrerer optimering af modelvægte og hyperparametre gennem hypernetværk. Denne teknik går ud på at træne et neuralt netværk til at udlede optimale vægte baseret på hyperparametre og opnå konvergens mod lokalt optimale løsninger. Tilgangen sammenlignes fordelagtigt med standardmetoder. Læs mere