Strojenie hiperparametrów

Strojenie hiperparametrów to fundamentalny proces w dziedzinie uczenia maszynowego, kluczowy dla optymalizacji wydajności modeli. Hiperparametry to aspekty modeli uczenia maszynowego, które ustala się przed rozpoczęciem procesu treningowego. Te parametry wpływają na przebieg treningu i architekturę modelu, różniąc się od parametrów modelu wyznaczanych na podstawie danych. Głównym celem strojenia hiperparametrów jest identyfikacja optymalnej konfiguracji hiperparametrów, która zapewni najwyższą wydajność, często poprzez minimalizację zdefiniowanej funkcji straty lub zwiększenie dokładności.

Strojenie hiperparametrów jest nieodłącznym elementem dopasowania modelu do danych. Polega na dostosowywaniu modelu w celu zrównoważenia kompromisu między błędem a wariancją, gwarantując odporność i możliwość uogólnienia. W praktyce to właśnie strojenie hiperparametrów często decyduje o sukcesie modelu uczenia maszynowego, niezależnie czy jest on wykorzystywany do przewidywania cen akcji, rozpoznawania mowy czy realizacji innych złożonych zadań.

Hiperparametry vs. parametry modelu

Hiperparametry to zewnętrzne konfiguracje, które sterują procesem uczenia modelu uczenia maszynowego. Nie są one wyuczone na podstawie danych, lecz ustala się je przed rozpoczęciem treningu. Do najczęstszych hiperparametrów należą współczynnik uczenia się, liczba ukrytych warstw w sieci neuronowej oraz siła regularizacji. Określają one strukturę i zachowanie modelu.

Z kolei parametry modelu są wewnętrzne i są wyznaczane na podstawie danych podczas fazy treningowej. Przykłady parametrów modelu to wagi w sieci neuronowej lub współczynniki w regresji liniowej. Określają one wyuczone przez model zależności i wzorce w danych.

Rozróżnienie między hiperparametrami a parametrami modelu jest kluczowe dla zrozumienia ich roli w uczeniu maszynowym. Podczas gdy parametry modelu oddają wnioski wyciągnięte z danych, hiperparametry decydują o sposobie i efektywności tego procesu.

Znaczenie strojenia hiperparametrów

Wybór i strojenie hiperparametrów ma bezpośredni wpływ na skuteczność uczenia się modelu oraz jego zdolność do generalizacji na nowych, nieznanych danych. Odpowiednie strojenie hiperparametrów może znacząco zwiększyć dokładność, efektywność i odporność modelu. Zapewnia, że model właściwie wychwytuje ukryte w danych trendy, nie przeucza się ani nie niedoucza, utrzymując równowagę między błędem a wariancją.

Błąd i wariancja

• Błąd (bias) to błąd wynikający z przybliżenia złożonego, rzeczywistego problemu zbyt prostym modelem. Wysoki błąd prowadzi do niedouczenia, gdy model nadmiernie upraszcza i pomija istotne wzorce danych.
• Wariancja (variance) to błąd wynikający z wrażliwości modelu na fluktuacje w zbiorze treningowym. Wysoka wariancja prowadzi do przeuczenia, gdy model oprócz istotnych wzorców dopasowuje się także do szumu w danych.

Strojenie hiperparametrów ma na celu odnalezienie optymalnej równowagi pomiędzy błędem a wariancją, zwiększając wydajność modelu i jego zdolność do generalizacji.

Metody strojenia hiperparametrów

W celu efektywnego przeszukiwania przestrzeni hiperparametrów stosuje się różne strategie:

1. Grid Search

Grid search to metoda brute-force, w której z góry zdefiniowany zbiór hiperparametrów jest przeszukiwany w sposób wyczerpujący. Każda kombinacja jest oceniana w celu identyfikacji najlepszej wydajności. Pomimo swojej dokładności grid search jest kosztowny obliczeniowo i czasochłonny, często niepraktyczny dla dużych zbiorów danych lub złożonych modeli.

2. Random Search

Random search zwiększa efektywność, losowo wybierając kombinacje hiperparametrów do oceny. Ta metoda jest szczególnie skuteczna, gdy tylko niektóre hiperparametry mają znaczący wpływ na wydajność modelu, umożliwiając bardziej praktyczne i mniej zasobożerne przeszukiwanie.

3. Optymalizacja bayesowska

Optymalizacja bayesowska wykorzystuje modele probabilistyczne do przewidywania wydajności kombinacji hiperparametrów. Iteracyjnie udoskonala te predykcje, koncentrując się na najbardziej obiecujących obszarach przestrzeni hiperparametrów. Metoda ta równoważy eksplorację i eksploatację, często przewyższając metody wyczerpujące pod względem efektywności.

4. Hyperband

Hyperband to efektywny algorytm zarządzania zasobami, który adaptacyjnie przydziela zasoby obliczeniowe różnym konfiguracjom hiperparametrów. Szybko eliminuje słabo radzące sobie konfiguracje, skupiając zasoby na tych obiecujących, co zwiększa zarówno szybkość, jak i efektywność.

5. Algorytmy genetyczne

Zainspirowane procesami ewolucyjnymi, algorytmy genetyczne rozwijają populację konfiguracji hiperparametrów na przestrzeni kolejnych generacji. Algorytmy te stosują operacje krzyżowania i mutacji, wybierając najlepiej sprawdzające się konfiguracje do tworzenia nowych kandydatów.

Przykłady hiperparametrów

W sieciach neuronowych

• Współczynnik uczenia się (Learning Rate): Określa rozmiar kroku w każdej iteracji podczas zbliżania się do minimum funkcji straty.
• Liczba ukrytych warstw i neuronów: Wpływa na zdolność modelu do nauki złożonych wzorców.
• Momentum: Przyspiesza wektory gradientów w odpowiednich kierunkach, wspomagając szybszą konwergencję.

W maszynach wektorów nośnych (SVM)

• C: Parametr regularizacji równoważący minimalizację błędu treningowego i maksymalizację marginesu.
• Kernel (jądro): Funkcja przekształcająca dane w wyższowymiarową przestrzeń, kluczowa dla klasyfikacji danych nieliniowo separowalnych.

W XGBoost

• Max Depth: Określa maksymalną głębokość drzew decyzyjnych, wpływając na złożoność modelu.
• Learning Rate: Steruje, jak szybko model dostosowuje się do problemu.
• Subsample: Określa, jaka część próbek jest używana do dopasowania poszczególnych bazowych uczących.

Strojenie hiperparametrów w frameworkach uczenia maszynowego

Automatyczne strojenie w AWS SageMaker

AWS SageMaker oferuje automatyczne strojenie hiperparametrów z wykorzystaniem optymalizacji bayesowskiej. Usługa ta efektywnie przeszukuje przestrzeń hiperparametrów, umożliwiając znalezienie optymalnych konfiguracji przy mniejszym nakładzie pracy.

Vertex AI od Google Cloud

Vertex AI firmy Google udostępnia zaawansowane możliwości strojenia hiperparametrów. Wykorzystując zasoby obliczeniowe Google, obsługuje wydajne metody takie jak optymalizacja bayesowska, usprawniając tym samym proces strojenia.

IBM Watson i systemy AI

IBM Watson oferuje kompleksowe narzędzia do strojenia hiperparametrów, kładąc nacisk na wydajność obliczeniową i dokładność. Wykorzystywane są techniki takie jak grid search i random search, często w połączeniu z innymi strategiami optymalizacyjnymi.

Przykłady zastosowań w AI i uczeniu maszynowym

• Sieci neuronowe: Optymalizacja współczynników uczenia i architektur dla zadań takich jak rozpoznawanie obrazu i mowy.
• SVM: Dostosowywanie jądra i parametrów regularizacji w celu poprawy wydajności klasyfikacji.
• Metody zespołowe: Regulacja parametrów takich jak liczba estymatorów i współczynniki uczenia się w algorytmach typu XGBoost w celu zwiększenia dokładności.

Wyróżnione osiągnięcia naukowe

1. JITuNE: Just-In-Time Hyperparameter Tuning for Network Embedding Algorithms
   Autorzy: Mengying Guo, Tao Yi, Yuqing Zhu, Yungang Bao
   Ta publikacja podejmuje wyzwanie strojenia hiperparametrów w algorytmach osadzania sieci, wykorzystywanych do takich zastosowań jak klasyfikacja węzłów czy przewidywanie połączeń. Autorzy proponują JITuNE — framework umożliwiający strojenie hiperparametrów w ograniczonym czasie poprzez zastosowanie hierarchicznych syntez sieci. Metoda przenosi wiedzę z syntez na całą sieć, znacząco poprawiając wydajność algorytmu przy ograniczonej liczbie uruchomień. Czytaj więcej

2. Self-Tuning Networks: Bilevel Optimization of Hyperparameters using Structured Best-Response Functions
   Autorzy: Matthew MacKay, Paul Vicol, Jon Lorraine, David Duvenaud, Roger Grosse
   Badanie to traktuje optymalizację hiperparametrów jako problem dwupoziomowy i wprowadza Self-Tuning Networks (STNs), które adaptują hiperparametry online podczas treningu. Podejście to konstruuje skalowalne przybliżenia najlepszych odpowiedzi i odkrywa adaptacyjne harmonogramy hiperparametrów, przewyższając stałe wartości w dużych zadaniach deep learningu. Czytaj więcej

3. Stochastic Hyperparameter Optimization through Hypernetworks
   Autorzy: Jonathan Lorraine, David Duvenaud
   Autorzy proponują nowatorską metodę integrującą optymalizację wag modelu i hiperparametrów za pomocą hipersieci. Technika ta polega na trenowaniu sieci neuronowej generującej optymalne wagi w zależności od hiperparametrów, osiągając zbieżność do lokalnie optymalnych rozwiązań. Podejście to porównano korzystnie ze standardowymi metodami. Czytaj więcej