ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ, ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਇੱਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਉਹ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਖੁਦ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਮਾਡਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਵਜ਼ਨ।
ਆਉ ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੀਏ:
1. ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ (α): ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦੇ ਸਬੰਧ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਯੋਜਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇੱਕ ਉੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਓਵਰਸ਼ੂਟਿੰਗ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਘੱਟ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਹੌਲੀ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ।
2. ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਇਕਾਈਆਂ/ਪਰਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ: ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ, ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਅਤੇ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਵਧੇਰੇ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਜਾਂ ਪਰਤਾਂ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਪਰ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
3. ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ: ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਚੋਣ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ReLU (Rectified Linear Unit) ਜਾਂ Sigmoid, ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
4. ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ: ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਅ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਬੈਚ ਦੇ ਆਕਾਰ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਘੱਟ ਸਟੀਕ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਛੋਟੇ ਬੈਚ ਆਕਾਰ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅੱਪਡੇਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਹੌਲੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਾਲ।
5. ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਤਾਕਤ: ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦੀ ਮਿਆਦ ਜੋੜ ਕੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ ਹੈ। ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਾਕਤ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ L2 ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ λ, ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਸਮੁੱਚੇ ਨੁਕਸਾਨ 'ਤੇ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਮਿਆਦ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
6. ਛੱਡਣ ਦੀ ਦਰ: ਡਰਾਪਆਉਟ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤਕਰਨ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁਣੇ ਗਏ ਨਿਊਰੋਨਸ ਨੂੰ ਅਣਡਿੱਠ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਛੱਡਣ ਦੀ ਦਰ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਿਊਰੋਨ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਸ਼ੋਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਕੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
7. ਕਰਨਲ ਦਾ ਆਕਾਰ: ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ (CNNs) ਵਿੱਚ, ਕਰਨਲ ਦਾ ਆਕਾਰ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਤੇ ਲਾਗੂ ਫਿਲਟਰ ਦੇ ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਰਨਲ ਆਕਾਰ ਇਨਪੁਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
8. ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ ਵਿੱਚ): ਰੈਂਡਮ ਫੋਰੈਸਟ ਵਰਗੀਆਂ ਸੰਗਠਿਤ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਜੰਗਲ ਵਿੱਚ ਨਿਰਣਾਇਕ ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਰੁੱਖਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਾਲ ਹੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਲਾਗਤ ਵੀ ਵਧ ਸਕਦੀ ਹੈ।
9. ਸਪੋਰਟ ਵੈਕਟਰ ਮਸ਼ੀਨਾਂ (SVM) ਵਿੱਚ ਸੀ.: SVM ਵਿੱਚ, C ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ ਨਿਰਣਾਇਕ ਸੀਮਾ ਹੋਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਗੀਕਰਣ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉੱਚ C ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਸੀਮਾ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
10. ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ (ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਵਿੱਚ): ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਜਿਵੇਂ ਕੇ-ਮੀਨਜ਼ ਵਿੱਚ, ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਰਥਪੂਰਨ ਕਲੱਸਟਰਿੰਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਕਲੱਸਟਰਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਸੰਖਿਆ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇਹ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਵਿਭਿੰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਟਿਊਨਿੰਗ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਗਰਿੱਡ ਖੋਜ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਬਾਏਸੀਅਨ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਆਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੈੱਟ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਭਾਗ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਵਿਹਾਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਫਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ
- ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੀ ਕਮੀਆਂ ਹਨ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਕੁਝ ਡਾਇਲਾਗਿਕ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ?
- TensorFlow ਖੇਡ ਦਾ ਮੈਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?
- ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?
- ਐਨਸੈਂਬਲ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- ਜੇ ਕੋਈ ਚੁਣਿਆ ਹੋਇਆ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਢੁਕਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਸਹੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- ਕੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
- ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਧਾਰਿਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ ਕੀ ਹਨ?
- TensorBoard ਕੀ ਹੈ?
EITC/AI/GCML Google ਕਲਾਊਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਖੋ
ਹੋਰ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ:
- ਫੀਲਡ: ਬਣਾਵਟੀ ਗਿਆਨ
- ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ: EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ਸਰਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਪਾਠ: ਜਾਣ-ਪਛਾਣ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕੀ ਹੈ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)