ਸਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸਟੀਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਥੇ ਕਈ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਅਸੀਂ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਰੇਕ ਦੁਹਰਾਅ 'ਤੇ ਕਦਮ ਦਾ ਆਕਾਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਉੱਚ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹੱਲ ਨੂੰ ਓਵਰਸ਼ੂਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਘੱਟ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਹੌਲੀ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਪਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਓਵਰਸ਼ੂਟਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਰਵੋਤਮ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਲੱਭਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜੋ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਪਾਰ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਹੈ। ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਹਰੇਕ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਬੈਚ ਆਕਾਰ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਹੌਲੀ ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਵਿੱਚ ਰੌਲਾ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ ਲੱਭਣਾ ਡੇਟਾਸੇਟ ਦੇ ਆਕਾਰ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਰੋਤਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਲੁਕਵੇਂ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਧਾਉਣ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਜੇਕਰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਨਿਯਮਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਯੋਗਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇਕ ਹੋਰ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੰਟਰੋਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਨੁਕਸਾਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਜੁਰਮਾਨੇ ਦੀ ਮਿਆਦ ਜੋੜ ਕੇ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਤਾਕਤ ਇੱਕ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਉੱਚ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਘੱਟ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਰਲ ਮਾਡਲ ਹੋਵੇਗਾ ਪਰ ਇਹ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਘੱਟ ਨਿਯਮਤ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਨਾਲ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਕ੍ਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਚੋਣ ਵੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੈ। ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਥੇ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟੋਕੈਸਟਿਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਡਿਸੈਂਟ (SGD), ਐਡਮ, ਅਤੇ RMSprop। ਹਰੇਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਆਪਣੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੋਮੈਂਟਮ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ ਦਾ ਵਿਗਾੜ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਜਿਹਨਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਵਰਤੇ ਗਏ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਜਾਂ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (RNN), ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਚਿਤ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ReLU ਜਾਂ sigmoid, ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਸਾਡੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਸਟੀਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਦਰ, ਬੈਚ ਦਾ ਆਕਾਰ, ਛੁਪੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਰੈਗੂਲਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ, ਨੈੱਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਾਰੇ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰ ਹਨ ਜੋ ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਕਨਵਰਜੈਂਸ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਸਟੀਕਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਨਾਲ ਹੀ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਜਾਂ ਅੰਡਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਹਾਈਪਰਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਚੁਣਨਾ ਅਤੇ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਨਾ 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