ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਯੁੱਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਆਓ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰੀਏ।
ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ:
ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬੈਚ ਆਕਾਰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਲਈ ਹੋਰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਰੌਲਾ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਸਥਿਰ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਹੌਲੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ (SGD) ਵਿੱਚ, 1 ਦੇ ਇੱਕ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਸ਼ੁੱਧ SGD ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਇੱਕ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਬੈਚ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੇਂਟ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਤੀ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਰ ਆਪਣੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਯੁੱਗ:
ਇੱਕ ਯੁਗ ਇੱਕ ਹੋਰ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਅਤੇ ਪਿੱਛੇ ਪਾਸ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਯੁੱਗਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਨਾਲ ਇਸ ਦੇ ਵਜ਼ਨ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਯੁੱਗਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਅਣਦੇਖੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਸੈਟ ਵਿੱਚ 1,000 ਨਮੂਨੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ 10 ਯੁੱਗਾਂ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ ਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ 10 ਵਾਰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ।
ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ:
ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਕਾਰਕ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਡੇਟਾਸੈਟ ਆਕਾਰ ਅਕਸਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਿਹਤਰ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਹੋਰ ਵਿਭਿੰਨ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਜਾਂ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸੀਮਤ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਡਾਟਾ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਗਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਯੁੱਗ, ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦਾ ਆਕਾਰ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਸਹੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਹਾਲੀਆ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ EITC/AI/GCML ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ:
- ਟੈਕਸਟ ਟੂ ਸਪੀਚ (TTS) ਕੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ AI ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- 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?
- ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਕੀ ਹਨ?
- 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?
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: ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿਚ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ (ਸੰਬੰਧਿਤ ਪਾਠ 'ਤੇ ਜਾਓ)
- ਵਿਸ਼ਾ: ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ 7 ਪੜਾਅ (ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ੇ 'ਤੇ ਜਾਓ)