Hyperparameter-Optimierung

Hyperparameter-Optimierung ist ein grundlegender Prozess im Bereich des maschinellen Lernens und entscheidend, um die Modellleistung zu optimieren. Hyperparameter sind die Aspekte von maschinellen Lernmodellen, die vor Beginn des Trainingsprozesses festgelegt werden. Diese Parameter beeinflussen den Trainingsprozess und die Modellarchitektur und unterscheiden sich von Modellparametern, die aus den Daten abgeleitet werden. Das Hauptziel der Hyperparameter-Optimierung besteht darin, die optimale Hyperparameter-Konfiguration zu identifizieren, die die höchste Leistung erzielt – oft durch Minimierung einer vordefinierten Verlustfunktion oder durch Steigerung der Genauigkeit.

Die Hyperparameter-Optimierung ist integraler Bestandteil, um die Passung eines Modells an die Daten zu verfeinern. Sie beinhaltet die Anpassung des Modells, um das Bias-Varianz-Verhältnis auszugleichen und Robustheit sowie Generalisierbarkeit sicherzustellen. In der Praxis bestimmt die Hyperparameter-Optimierung den Erfolg eines maschinellen Lernmodells – sei es bei der Vorhersage von Aktienkursen, der Spracherkennung oder anderen komplexen Aufgaben.

Hyperparameter vs. Modellparameter

Hyperparameter sind externe Konfigurationen, die den Lernprozess eines Modells im maschinellen Lernen steuern. Sie werden nicht aus den Daten gelernt, sondern vor dem Training festgelegt. Gängige Hyperparameter sind die Lernrate, die Anzahl der versteckten Schichten in einem neuronalen Netz und die Regularisierungsstärke. Diese bestimmen die Struktur und das Verhalten des Modells.

Im Gegensatz dazu sind Modellparameter intern und werden während der Trainingsphase aus den Daten gelernt. Beispiele für Modellparameter sind die Gewichte in einem neuronalen Netzwerk oder die Koeffizienten in einem linearen Regressionsmodell. Sie definieren die gelernten Beziehungen und Muster des Modells innerhalb der Daten.

Die Unterscheidung zwischen Hyperparametern und Modellparametern ist entscheidend, um ihre jeweilige Rolle im maschinellen Lernen zu verstehen. Während Modellparameter datengesteuerte Erkenntnisse abbilden, bestimmen Hyperparameter die Art und Effizienz dieser Abbildung.

Bedeutung der Hyperparameter-Optimierung

Die Auswahl und Abstimmung von Hyperparametern wirkt sich direkt auf die Lerneffizienz eines Modells und seine Fähigkeit aus, auf unbekannte Daten zu generalisieren. Eine sorgfältige Hyperparameter-Optimierung kann die Genauigkeit, Effizienz und Robustheit des Modells erheblich steigern. Sie stellt sicher, dass das Modell die zugrunde liegenden Datentrends angemessen erfasst, ohne zu überanpassen oder unterzupassen – und somit ein Gleichgewicht zwischen Bias und Varianz hält.

Bias und Varianz

• Bias ist der Fehler, der durch die Vereinfachung eines komplexen realen Problems mit einem einfachen Modell entsteht. Ein hoher Bias kann zu Unteranpassung führen, bei der das Modell wichtige Datentrends nicht erfasst.
• Varianz ist der Fehler, der durch die Empfindlichkeit des Modells gegenüber Schwankungen im Trainingsdatensatz entsteht. Eine hohe Varianz kann zu Überanpassung führen, wenn das Modell neben den zugrunde liegenden Datentrends auch Rauschen lernt.

Die Hyperparameter-Optimierung zielt darauf ab, das optimale Gleichgewicht zwischen Bias und Varianz zu finden, um die Modellleistung und Generalisierung zu verbessern.

Methoden der Hyperparameter-Optimierung

Es gibt mehrere Strategien, um den Hyperparameter-Raum effektiv zu durchsuchen:

1. Grid Search

Grid Search ist ein Ansatz, bei dem eine vordefinierte Menge an Hyperparametern erschöpfend durchsucht wird. Jede Kombination wird bewertet, um die beste Leistung zu identifizieren. Trotz ihrer Gründlichkeit ist die Grid Search rechenintensiv und zeitaufwändig und daher bei großen Datensätzen oder komplexen Modellen oft unpraktisch.

2. Random Search

Random Search steigert die Effizienz, indem Hyperparameter-Kombinationen zufällig zur Bewertung ausgewählt werden. Diese Methode ist besonders effektiv, wenn nur ein Teil der Hyperparameter die Modellleistung entscheidend beeinflusst – so kann mit weniger Ressourcenaufwand eine praktikablere Suche durchgeführt werden.

3. Bayessche Optimierung

Die Bayessche Optimierung nutzt probabilistische Modelle, um die Leistung von Hyperparameter-Kombinationen vorherzusagen. Sie verfeinert diese Vorhersagen iterativ und konzentriert sich auf die vielversprechendsten Bereiche des Hyperparameter-Raums. Diese Methode findet oft schneller die besten Einstellungen als erschöpfende Suchverfahren.

4. Hyperband

Hyperband ist ein ressourceneffizienter Algorithmus, der Rechenressourcen adaptiv auf verschiedene Hyperparameter-Konfigurationen verteilt. Schlecht abschneidende Konfigurationen werden schnell aussortiert, sodass Ressourcen gezielt auf vielversprechende Kandidaten konzentriert werden – das steigert sowohl Geschwindigkeit als auch Effizienz.

5. Genetische Algorithmen

Inspiriert von evolutionären Prozessen, entwickeln genetische Algorithmen eine Population von Hyperparameter-Konfigurationen über aufeinanderfolgende Generationen. Sie wenden Kreuzungs- und Mutationsoperationen an und wählen die leistungsstärksten Konfigurationen aus, um neue Kandidatenlösungen zu erzeugen.

Beispiele für Hyperparameter

In neuronalen Netzen

• Lernrate: Bestimmt die Schrittweite bei jeder Iteration auf dem Weg zum Minimum einer Verlustfunktion.
• Anzahl der versteckten Schichten und Neuronen: Beeinflusst die Fähigkeit des Modells, komplexe Muster zu lernen.
• Momentum: Beschleunigt Gradienten in die richtige Richtung und unterstützt eine schnellere Konvergenz.

In Support Vector Machines (SVM)

• C: Ein Regularisierungsparameter, der zwischen Minimierung des Trainingsfehlers und Maximierung des Abstands abwägt.
• Kernel: Eine Funktion, die Daten in einen höherdimensionalen Raum transformiert – entscheidend für die Klassifizierung nichtlinear separierbarer Daten.

In XGBoost

• Maximale Tiefe: Definiert die maximale Tiefe von Entscheidungsbäumen und beeinflusst die Modellkomplexität.
• Lernrate: Steuert, wie schnell sich das Modell an das Problem anpasst.
• Subsample: Legt den Anteil der Stichproben fest, die für das Training der einzelnen Basislerner verwendet werden.

Hyperparameter-Optimierung in Frameworks für maschinelles Lernen

Automatisierte Optimierung mit AWS SageMaker

AWS SageMaker bietet eine automatisierte Hyperparameter-Optimierung mittels Bayesscher Optimierung. Dieser Service durchsucht den Hyperparameter-Raum effizient und ermöglicht die Entdeckung optimaler Konfigurationen mit reduziertem Aufwand.

Vertex AI von Google Cloud

Googles Vertex AI bietet leistungsstarke Funktionen zur Hyperparameter-Optimierung. Dank der Rechenressourcen von Google unterstützt es effiziente Methoden wie die Bayessche Optimierung, um den Optimierungsprozess zu beschleunigen.

IBM Watson und KI-Systeme

IBM Watson stellt umfassende Tools zur Hyperparameter-Optimierung bereit, wobei der Fokus auf Recheneffizienz und Genauigkeit liegt. Zum Einsatz kommen u.a. Grid Search und Random Search, häufig in Kombination mit weiteren Optimierungsstrategien.

Anwendungsfälle in KI und maschinellem Lernen

• Neuronale Netze: Optimierung von Lernraten und Architekturen für Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung.
• SVMs: Feinabstimmung von Kernel- und Regularisierungsparametern für eine verbesserte Klassifikationsleistung.
• Ensemble-Methoden: Anpassung von Parametern wie der Anzahl der Schätzer und Lernraten in Algorithmen wie XGBoost zur Steigerung der Genauigkeit.

Bedeutende wissenschaftliche Beiträge

1. JITuNE: Just-In-Time Hyperparameter Tuning for Network Embedding Algorithms
   Autoren: Mengying Guo, Tao Yi, Yuqing Zhu, Yungang Bao
   Diese Arbeit behandelt die Herausforderung der Hyperparameter-Optimierung bei Netzwerk-Embedding-Algorithmen, die für Anwendungen wie Knotenklassifikation und Linkvorhersage genutzt werden. Die Autoren schlagen JITuNE vor – ein Framework, das zeitbeschränkte Hyperparameter-Optimierung mithilfe hierarchischer Netzwerksynopsen ermöglicht. Die Methode überträgt Wissen von Synopsen auf das gesamte Netzwerk und verbessert die Algorithmusleistung innerhalb begrenzter Durchläufe signifikant. Mehr erfahren

2. Self-Tuning Networks: Bilevel Optimization of Hyperparameters using Structured Best-Response Functions
   Autoren: Matthew MacKay, Paul Vicol, Jon Lorraine, David Duvenaud, Roger Grosse
   Diese Studie formuliert die Hyperparameter-Optimierung als Bilevel-Problem und stellt Self-Tuning Networks (STNs) vor, die Hyperparameter während des Trainings online anpassen. Der Ansatz konstruiert skalierbare Best-Response-Approximationen und entdeckt adaptive Zeitpläne für Hyperparameter, die in groß angelegten Deep-Learning-Aufgaben festen Werten überlegen sind. Mehr erfahren

3. Stochastic Hyperparameter Optimization through Hypernetworks
   Autoren: Jonathan Lorraine, David Duvenaud
   Die Autoren schlagen eine neuartige Methode vor, die die Optimierung von Modellgewichten und Hyperparametern durch Hypernetzwerke integriert. Dabei wird ein neuronales Netzwerk trainiert, das optimale Gewichte auf Basis der Hyperparameter ausgibt und so eine Konvergenz zu lokal optimalen Lösungen erreicht. Der Ansatz schneidet im Vergleich zu Standardmethoden vorteilhaft ab. Mehr erfahren