Hyperparameterafstemming

Hyperparameterafstemming is een fundamenteel proces binnen het vakgebied van machine learning en essentieel voor het optimaliseren van modelprestaties. Hyperparameters zijn de onderdelen van machine learning-modellen die worden ingesteld vóór de start van het trainingsproces. Deze parameters beïnvloeden het trainingsproces en de modelarchitectuur, en verschillen van modelparameters die uit data worden afgeleid. Het primaire doel van hyperparameterafstemming is het identificeren van de optimale hyperparameterconfiguratie die resulteert in de hoogste prestaties, vaak door een vooraf gedefinieerde verliesfunctie te minimaliseren of de nauwkeurigheid te verhogen.

Hyperparameterafstemming is onmisbaar voor het verfijnen van hoe een model zich aanpast aan de data. Het houdt in dat het model wordt bijgesteld om de bias-variantieafweging te balanceren, zodat het robuust en generaliseerbaar wordt. In de praktijk bepaalt hyperparameterafstemming het succes van een machine learning-model, of het nu wordt ingezet voor het voorspellen van aandelenkoersen, spraakherkenning of andere complexe taken.

Hyperparameters versus Modelparameters

Hyperparameters zijn externe configuraties die het leerproces van een machine learning-model aansturen. Ze worden niet uit de data geleerd, maar vooraf ingesteld. Veelvoorkomende hyperparameters zijn de leersnelheid, het aantal verborgen lagen in een neuraal netwerk en de regularisatiesterkte. Deze bepalen de structuur en het gedrag van het model.

Modelparameters daarentegen zijn intern en worden tijdens de trainingsfase uit de data geleerd. Voorbeelden van modelparameters zijn de gewichten in een neuraal netwerk of de coëfficiënten in een lineair regressiemodel. Ze definiëren de door het model geleerde relaties en patronen binnen de data.

Het onderscheid tussen hyperparameters en modelparameters is cruciaal om hun respectievelijke rollen binnen machine learning te begrijpen. Waar modelparameters data-gedreven inzichten vastleggen, bepalen hyperparameters de wijze en efficiëntie van dit proces.

Belang van Hyperparameterafstemming

De selectie en afstemming van hyperparameters hebben direct invloed op het leervermogen van een model en op de mate waarin het kan generaliseren naar onbekende data. Een juiste hyperparameterafstemming kan de nauwkeurigheid, efficiëntie en robuustheid van het model aanzienlijk verbeteren. Het zorgt ervoor dat het model de onderliggende datatrends adequaat oppikt zonder te overfitten of te underfitten, en houdt zo de balans tussen bias en variantie.

Bias en Variantie

• Bias is de fout die ontstaat door een complex echt-wereldprobleem te benaderen met een eenvoudig model. Hoge bias kan leiden tot underfitting, waarbij het model belangrijke datapatronen mist door te simplificeren.
• Variantie is de fout die wordt geïntroduceerd door de gevoeligheid van het model voor schommelingen in de trainingsset. Hoge variantie kan leiden tot overfitting, waarbij het model naast de onderliggende datatrends ook ruis oppikt.

Hyperparameterafstemming streeft naar een optimale balans tussen bias en variantie, waardoor de modelprestaties en generalisatie worden verbeterd.

Methoden voor Hyperparameterafstemming

Er worden verschillende strategieën gebruikt om de hyperparameter-ruimte effectief te verkennen:

1. Grid Search

Grid search is een brute-forcebenadering waarbij een vooraf gedefinieerde set hyperparameters uitputtend wordt doorzocht. Elke combinatie wordt geëvalueerd om de beste prestatie te identificeren. Ondanks de grondigheid is grid search computationeel duur en tijdsintensief, en vaak onpraktisch voor grote datasets of complexe modellen.

2. Random Search

Random search verhoogt de efficiëntie door willekeurig hyperparametercombinaties te selecteren voor evaluatie. Deze methode is vooral effectief wanneer slechts een deel van de hyperparameters werkelijk invloed heeft op de modelprestaties, en biedt zo een praktischere en minder resource-intensieve zoektocht.

3. Bayesian Optimalisatie

Bayesian optimalisatie maakt gebruik van probabilistische modellen om de prestaties van hyperparametercombinaties te voorspellen. Het verfijnt deze voorspellingen iteratief en richt zich op de meest veelbelovende gebieden binnen de hyperparameter-ruimte. Deze methode balanceert exploratie en exploitatie en presteert vaak efficiënter dan uitputtende zoekmethoden.

4. Hyperband

Hyperband is een resource-efficiënt algoritme dat computationele bronnen adaptief toewijst aan verschillende hyperparameterconfiguraties. Het elimineert snel slecht presterende configuraties en richt de middelen op veelbelovende instellingen, waardoor zowel snelheid als efficiëntie toenemen.

5. Genetische Algoritmen

Geïnspireerd door evolutionaire processen evolueren genetische algoritmen een populatie van hyperparameterconfiguraties over opeenvolgende generaties. Deze algoritmen passen crossover- en mutatieoperaties toe en selecteren de best presterende configuraties om nieuwe kandidaatoplossingen te creëren.

Voorbeelden van Hyperparameters

In Neurale Netwerken

• Leersnelheid: Bepaalt de stapgrootte bij elke iteratie tijdens het minimaliseren van een verliesfunctie.
• Aantal Verborgen Lagen en Neuronen: Beïnvloedt het vermogen van het model om complexe patronen te leren.
• Momentum: Versnelt gradientvectoren in de juiste richting, wat bijdraagt aan snellere convergentie.

In Support Vector Machines (SVM)

• C: Een regularisatieparameter die de balans bepaalt tussen het minimaliseren van trainingsfouten en het maximaliseren van de marge.
• Kernel: Een functie die data transformeert naar een hogere dimensie, essentieel voor het classificeren van niet-lineair scheidbare data.

In XGBoost

• Maximale Diepte: Bepaalt de maximale diepte van beslissingsbomen en beïnvloedt zo de modelcomplexiteit.
• Leersnelheid: Stuurt hoe snel het model zich aanpast aan het probleem.
• Subsample: Bepaalt welk percentage van de samples wordt gebruikt bij het trainen van de individuele basismodellen.

Hyperparameterafstemming in Machine Learning-frameworks

Automatische Afstemming met AWS SageMaker

AWS SageMaker biedt automatische hyperparameterafstemming met behulp van Bayesian optimalisatie. Deze dienst doorzoekt de hyperparameter-ruimte efficiënt en maakt het mogelijk om optimale configuraties te ontdekken met minder inspanning.

Vertex AI van Google Cloud

Google’s Vertex AI biedt robuuste mogelijkheden voor hyperparameterafstemming. Dankzij Google’s rekenkracht ondersteunt het efficiënte methoden zoals Bayesian optimalisatie om het afstemmingsproces te stroomlijnen.

IBM Watson en AI-systemen

IBM Watson biedt uitgebreide tools voor hyperparameterafstemming, met nadruk op computationele efficiëntie en nauwkeurigheid. Technieken zoals grid search en random search worden gebruikt, vaak in combinatie met andere optimalisatiestrategieën.

Gebruikstoepassingen in AI en Machine Learning

• Neurale Netwerken: Optimaliseren van leersnelheden en architecturen voor taken zoals beeld- en spraakherkenning.
• SVM’s: Fijn afstemmen van kernel- en regularisatieparameters voor betere classificatieresultaten.
• Ensemble-methoden: Aanpassen van parameters als het aantal schatters en leersnelheden in algoritmen zoals XGBoost om de nauwkeurigheid te verhogen.

Belangrijke Wetenschappelijke Bijdragen

1. JITuNE: Just-In-Time Hyperparameter Tuning for Network Embedding Algorithms
   Auteurs: Mengying Guo, Tao Yi, Yuqing Zhu, Yungang Bao
   Dit artikel behandelt de uitdaging van hyperparameterafstemming in netwerk-embeddingalgoritmen, die worden gebruikt voor toepassingen als nodeclassificatie en linkvoorspelling. De auteurs stellen JITuNE voor, een framework dat tijdsgebonden hyperparameterafstemming mogelijk maakt via hiërarchische netwerksamenvattingen. De methode draagt kennis over van samenvattingen naar het volledige netwerk, wat de algoritmeprestaties binnen beperkte runs aanzienlijk verbetert. Lees meer

2. Self-Tuning Networks: Bilevel Optimization of Hyperparameters using Structured Best-Response Functions
   Auteurs: Matthew MacKay, Paul Vicol, Jon Lorraine, David Duvenaud, Roger Grosse
   Deze studie formuleert hyperparameteroptimalisatie als een bilevelprobleem en introduceert Self-Tuning Networks (STNs), die hyperparameters online aanpassen tijdens de training. De aanpak construeert schaalbare best-responsebenaderingen en ontdekt adaptieve hyperparameterschema’s, die vaste waarden overtreffen bij grootschalige deep learning-taken. Lees meer

3. Stochastic Hyperparameter Optimization through Hypernetworks
   Auteurs: Jonathan Lorraine, David Duvenaud
   De auteurs stellen een nieuwe methode voor die het optimaliseren van modelgewichten en hyperparameters integreert via hypernetwerken. Deze techniek traint een neuraal netwerk om optimale gewichten te genereren op basis van hyperparameters, waardoor wordt geconvergeerd naar lokaal optimale oplossingen. De aanpak wordt positief vergeleken met standaardmethoden. Lees meer