機器學習中使用的超參數是什麼？
在機器學習領域，特別是在利用 Google Cloud Machine Learning 等平台時，了解超參數對於模型的開發和最佳化非常重要。超參數是模型外部的設定或配置，它決定學習過程並影響機器學習演算法的效能。與在訓練過程中從資料中學習到的模型參數不同，超參數是在訓練開始之前設定的，並且始終保持不變。
根據超參數在機器學習流程中的作用和功能，超參數大致可分為幾種類型。這些類別包括模型超參數、最佳化超參數和資料處理超參數。每種類型在塑造模型如何從資料中學習並推廣到新的、未見過的資料方面發揮著不同的作用。
模型超參數
1. 架構超參數：這些定義了模型的結構。例如，在神經網路中，架構超參數包括層數、每層的節點數以及使用的激活函數類型。例如，深度神經網路可能具有超參數，指定三個隱藏層，分別有 128、64 和 32 個節點，並以 ReLU（整流線性單元）作為活化函數。
2. 正規化超參數：採用正則化技術來防止過度擬合，當模型學習訓練資料中的雜訊而不是底層模式時就會發生過度擬合。常見的正規化超參數包括 L1 和 L2 正規化係數。這些係數控制模型中大權重施加的懲罰。例如，設定更高的 L2 正則化係數將對大權重進行更多懲罰，從而鼓勵模型保持較小的權重並可能提高泛化能力。
3. 輟學率：在神經網路中，dropout 是一種正規化技術，在訓練期間忽略隨機選擇的神經元。丟失率是一個超參數，它指定了每次訓練迭代期間要丟失的神經元的比例。 0.5 的 dropout 率意味著每次迭代中 50% 的神經元會被隨機丟棄，這有助於減少過度擬合。
優化超參數
1. 學習率：這可能是訓練神經網路中最關鍵的超參數之一。學習率決定了朝著損失函數最小值邁出的步伐的大小。較高的學習率可能會導致模型過快收斂到次優解，而較低的學習率可能會使訓練過程過慢或陷入局部最小值。
2. 批量大小：此超參數定義了訓練過程一次迭代中使用的訓練樣本的數量。較小的批量大小可以更準確地估計梯度，但會增加完成一個時期所需的時間。相反，較大的批次大小可以加快訓練速度，但可能會導致模型準確性降低。
3. 勢頭：用於具有動量的隨機梯度下降等最佳化演算法中，此超參數有助於在正確的方向上加速梯度向量，從而實現更快的收斂。它有助於平滑優化路徑中的振盪。
4. 紀元數：此超參數定義了完成訓練資料集的次數。較高的時期數通常可以讓模型有更多機會從資料中學習，但也會增加過度擬合的風險。
資料處理超參數
1. 功能縮放：在訓練模型之前，通常需要先對特徵進行縮放。與特徵縮放相關的超參數包括縮放方法的選擇，例如最小-最大縮放或標準化。這種選擇會顯著影響模型的效能，尤其是對於那些對特徵縮放敏感的演算法，例如支援向量機和 K 均值聚類。
2. 資料增強參數：在影像處理任務中，資料增強用於透過在資料集中建立影像的修改版本來人為地擴大訓練資料集的大小。這裡的超參數包括所應用的變換類型，例如旋轉、平移、翻轉和縮放，以及應用每種變換的機率。
3. 抽樣方法：在資料不平衡的情況下，可以使用對少數類過採樣或對多數類欠採樣等技術。這裡的超參數包括少數類別樣本與多數類別樣本的比例。
超參數調整
選擇最佳超參數的過程稱為超參數調整。這是一個關鍵的步驟，因為超參數的選擇會顯著影響模型的效能。超參數調優的常用方法包括：
1. 網格搜索：此方法涉及定義超參數值網格並詳盡嘗試每種組合。雖然簡單，但網格搜尋的計算成本很高，尤其是在存在大量超參數的情況下。
2. 隨機搜尋：隨機搜尋不會嘗試所有可能的組合，而是選擇超參數的隨機組合。這種方法通常比網格搜尋更有效，並且可以帶來更好的結果，尤其是當只有少數超參數有影響時。
3. 貝葉斯優化：這是一種更複雜的方法，將超參數的性能建模為機率函數，並透過平衡探索和利用來尋找最佳的超參數集。
4. 自動化機器學習 (AutoML)：Google Cloud AutoML 等平台使用先進的演算法來自動搜尋最佳超參數。這可以節省時間和資源，特別是對於那些可能沒有深入的機器學習專業知識的從業者來說。
實際例子
考慮這樣一個場景：人們正在使用 Google Cloud Machine Learning 訓練卷積神經網路 (CNN) 進行影像分類。超參數可能包括：
– 卷積層的數量及其各自的過濾器大小，它們是架構超參數。
– 學習率和批次大小，它們是最佳化超參數。
– 資料增強技術，例如旋轉和翻轉，它們是資料處理超參數。
透過系統地調整這些超參數，可以顯著提高模型的準確性和泛化能力。
在另一個範例中，當使用決策樹分類器時，超參數可能包括樹的最大深度、分割節點所需的最小樣本數以及用於分割的標準。每個超參數都會影響模型的複雜度及其泛化能力。
本質上，超參數是機器學習過程的基礎，影響模型訓練的效率和有效性。透過精心選擇和調整，模型不僅可以在訓練資料上表現良好，還可以有效地推廣到新的、未見過的資料。
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