Hiperparametru regulēšana: Beijesa optimizācijas apgūšana

Mašīnmācīšanās jomā modeļa veiktspēju bieži vien būtiski ietekmē tā hiperparametri. Atšķirībā no modeļa parametriem, kas tiek apgūti apmācības laikā, hiperparametri tiek iestatīti pirms apmācības procesa sākuma. Optimālas hiperparametru konfigurācijas atrašana var būt sarežģīts un laikietilpīgs uzdevums. Šeit parādās hiperparametru regulēšanas metodes, un starp tām Beijesa optimizācija izceļas kā spēcīga un efektīva pieeja. Šis raksts sniedz visaptverošu ceļvedi Beijesa optimizācijai, aptverot tās principus, priekšrocības, praktisku ieviešanu un uzlabotas metodes.

Kas ir hiperparametri?

Hiperparametri ir parametri, kas netiek apgūti no datiem apmācības procesa laikā. Tie kontrolē pašu apmācības procesu, ietekmējot modeļa sarežģītību, mācīšanās ātrumu un vispārējo uzvedību. Hiperparametru piemēri ir:

• Mācīšanās ātrums: Kontrolē soli gradienta krituma laikā neironu tīklos.
• Slāņu/Neironu skaits: Definē neironu tīkla arhitektūru.
• Regularizācijas spēks: Kontrolē modeļa sarežģītību, lai novērstu pārmācīšanos.
• Kodola parametri: Definē kodola funkciju atbalsta vektoru mašīnās (SVM).
• Koku skaits: Nosaka lēmumu koku skaitu nejaušā mežā.

Pareizas hiperparametru kombinācijas atrašana var būtiski uzlabot modeļa veiktspēju, nodrošinot labāku precizitāti, vispārināšanu un efektivitāti.

Hiperparametru regulēšanas izaicinājums

Hiperparametru optimizācija nav triviāls uzdevums vairāku izaicinājumu dēļ:

• Augstas dimensijas meklēšanas telpa: Iespējamo hiperparametru kombināciju telpa var būt milzīga, īpaši modeļiem ar daudziem hiperparametriem.
• Ne-izliekta optimizācija: Attiecība starp hiperparametriem un modeļa veiktspēju bieži vien ir ne-izliekta, tāpēc ir grūti atrast globālo optimumu.
• Dārga novērtēšana: Hiperparametru konfigurācijas novērtēšana prasa modeļa apmācību un validāciju, kas var būt aprēķinu ziņā dārgi, īpaši sarežģītiem modeļiem un lielām datu kopām.
• Troksnaina novērtēšana: Modeļa veiktspēju var ietekmēt nejauši faktori, piemēram, datu paraugu ņemšana un inicializācija, kas noved pie hiperparametru konfigurāciju trokšņainas novērtēšanas.

Tradicionālās metodes, piemēram, režģa meklēšana un nejaušā meklēšana, bieži vien ir neefektīvas un laikietilpīgas, īpaši, ja tiek risinātas augstas dimensijas meklēšanas telpas un dārgas novērtēšanas.

Ievads Beijesa optimizācijā

Beijesa optimizācija ir uz varbūtības modeļiem balstīta optimizācijas tehnika, kuras mērķis ir efektīvi atrast mērķa funkcijas globālo optimumu, pat ja funkcija ir ne-izliekta, trokšņaina un dārgi novērtējama. Tā izmanto Beijesa teorēmu, lai atjauninātu sākotnējo pārliecību par mērķa funkciju ar novērotiem datiem, izveidojot aizmugurējo sadalījumu, ko izmanto, lai virzītu optimālās hiperparametru konfigurācijas meklēšanu.

Galvenie jēdzieni

• Surogātmodele: Varbūtības modelis (parasti Gausa process), kas aptuveni atdarina mērķa funkciju. Tas nodrošina sadalījumu pār iespējamām funkcijas vērtībām katrā meklēšanas telpas punktā, ļaujot mums kvantificēt nenoteiktību par funkcijas uzvedību.
• Ieguvuma funkcija: Funkcija, kas virza nākamās hiperparametru konfigurācijas meklēšanu, lai to novērtētu. Tā līdzsvaro izpēti (meklēšanu neizpētītos meklēšanas telpas reģionos) un izmantošanu (koncentrēšanos uz reģioniem ar lielu potenciālu).
• Beijesa teorēma: Izmanto, lai atjauninātu surogātmodeli ar novērotiem datiem. Tā apvieno sākotnējās pārliecības par mērķa funkciju ar ticamības informāciju no datiem, lai iegūtu aizmugurējo sadalījumu.

Beijesa optimizācijas process

Beijesa optimizācijas procesu var apkopot šādi:

1. Inicializēt: Novērtējiet mērķa funkciju dažās nejauši izvēlētās hiperparametru konfigurācijās.
2. Izveidot surogātmodeli: Pielāgojiet surogātmodeli (piemēram, Gausa procesu) novērotajiem datiem.
3. Optimizēt ieguves funkciju: Izmantojiet surogātmodeli, lai optimizētu ieguves funkciju, kas iesaka nākamo hiperparametru konfigurāciju, ko novērtēt.
4. Novērtēt mērķa funkciju: Novērtējiet mērķa funkciju ieteiktajā hiperparametru konfigurācijā.
5. Atjaunināt surogātmodeli: Atjauniniet surogātmodeli ar jauno novērojumu.
6. Atkārtot: Atkārtojiet 3.-5. darbību, līdz tiek sasniegts apturēšanas kritērijs (piemēram, maksimālais iterāciju skaits, sasniegta mērķa veiktspēja).

Gausa procesu (GP) izpratne

Gausa procesi ir spēcīgs rīks funkciju modelēšanai un nenoteiktības kvantificēšanai. Tos bieži izmanto kā surogātmodeli Beijesa optimizācijā, jo tie spēj nodrošināt sadalījumu pār iespējamām funkcijas vērtībām katrā meklēšanas telpas punktā.

Gausa procesu galvenās īpašības

• Funkciju sadalījums: Gausa process definē varbūtības sadalījumu pār iespējamām funkcijām.
• Definēts ar vidējo vērtību un kovariāciju: Gausa procesu pilnībā nosaka tā vidējā funkcija m(x) un kovariācijas funkcija k(x, x'). Vidējā funkcija attēlo funkcijas paredzamo vērtību katrā punktā, savukārt kovariācijas funkcija apraksta korelāciju starp funkcijas vērtībām dažādos punktos.
• Kodola funkcija: Kovariācijas funkcija, kas pazīstama arī kā kodola funkcija, nosaka no Gausa procesa ņemto funkciju vienmērīgumu un formu. Parastās kodola funkcijas ietver radiālās bāzes funkcijas (RBF) kodolu, Matérn kodolu un lineāro kodolu.
• Aizmugurējā secināšana: Ņemot vērā novērotos datus, Gausa procesu var atjaunināt, izmantojot Beijesa teorēmu, lai iegūtu aizmugurējo sadalījumu pār funkcijām. Šis aizmugurējais sadalījums attēlo mūsu atjaunināto pārliecību par funkcijas uzvedību pēc datu novērošanas.

Kā Gausa procesi tiek izmantoti Beijesa optimizācijā

Beijesa optimizācijā Gausa process tiek izmantots mērķa funkcijas modelēšanai. GP nodrošina sadalījumu pār iespējamām funkcijas vērtībām katrā hiperparametru konfigurācijā, ļaujot mums kvantificēt mūsu nenoteiktību par funkcijas uzvedību. Šo nenoteiktību pēc tam izmanto ieguves funkcija, lai virzītu optimālās hiperparametru konfigurācijas meklēšanu.

Piemēram, iedomājieties, ka jūs regulējat neironu tīkla mācīšanās ātrumu. Gausa process modelētu attiecību starp mācīšanās ātrumu un tīkla validācijas precizitāti. Tas nodrošinātu sadalījumu pār iespējamām validācijas precizitātēm katram mācīšanās ātrumam, ļaujot jums novērtēt dažādu mācīšanās ātrumu potenciālu un virzīt jūsu optimālās vērtības meklēšanu.

Ieguvuma funkcijas: Līdzsvarošana starp izpēti un izmantošanu

Ieguvuma funkcijai ir izšķiroša nozīme Beijesa optimizācijā, virzot nākamās hiperparametru konfigurācijas meklēšanu, lai to novērtētu. Tā līdzsvaro izpēti (meklēšanu neizpētītos meklēšanas telpas reģionos) un izmantošanu (koncentrēšanos uz reģioniem ar lielu potenciālu). Beijesa optimizācijā parasti tiek izmantotas vairākas ieguves funkcijas:

• Uzlabojuma varbūtība (PI): Varbūtība, ka mērķa funkcijas vērtība dotajā hiperparametru konfigurācijā ir labāka par līdz šim labāko novēroto vērtību. PI atbalsta izmantošanu, koncentrējoties uz reģioniem ar lielu potenciālu.
• Paredzamais uzlabojums (EI): Paredzamais apjoms, par kuru mērķa funkcijas vērtība dotajā hiperparametru konfigurācijā ir labāka par līdz šim labāko novēroto vērtību. EI nodrošina līdzsvarotāku pieeju starp izpēti un izmantošanu salīdzinājumā ar PI.
• Augšējā ticamības robeža (UCB): Ieguvuma funkcija, kas apvieno mērķa funkcijas paredzamo vidējo vērtību ar augšējo ticamības robežu, pamatojoties uz surogātmodeļa nenoteiktību. UCB atbalsta izpēti, piešķirot prioritāti reģioniem ar lielu nenoteiktību.

Pareizas ieguves funkcijas izvēle

Ieguvuma funkcijas izvēle ir atkarīga no konkrētā uzdevuma un vēlamā līdzsvara starp izpēti un izmantošanu. Ja mērķa funkcija ir salīdzinoši vienmērīga un labi uzvedas, var būt piemērota ieguves funkcija, kas atbalsta izmantošanu (piemēram, PI). Tomēr, ja mērķa funkcija ir ļoti ne-izliekta vai trokšņaina, ieguves funkcija, kas atbalsta izpēti (piemēram, UCB), var būt efektīvāka.

Piemērs: Iedomājieties, ka jūs optimizējat dziļās apmācības modeļa hiperparametrus attēlu klasifikācijai. Ja jums ir labs sākotnējais optimālās hiperparametru konfigurācijas novērtējums, jūs varētu izvēlēties ieguves funkciju, piemēram, Paredzamais uzlabojums, lai precīzi noregulētu modeli un sasniegtu vislabāko iespējamo veiktspēju. No otras puses, ja neesat pārliecināts par optimālo konfigurāciju, jūs varētu izvēlēties ieguves funkciju, piemēram, Augšējā ticamības robeža, lai izpētītu dažādus hiperparametru telpas reģionus un atklātu potenciāli labākus risinājumus.

Beijesa optimizācijas praktiska ieviešana

Vairākas bibliotēkas un sistēmas ir pieejamas Beijesa optimizācijas ieviešanai Python, tostarp:

• Scikit-optimize (skopt): Populāra Python bibliotēka, kas nodrošina plašu Beijesa optimizācijas algoritmu un ieguves funkciju klāstu. Tā ir saderīga ar Scikit-learn un citām mašīnmācīšanās bibliotēkām.
• GPyOpt: Beijesa optimizācijas bibliotēka, kas koncentrējas uz Gausa procesa modeļiem un piedāvā uzlabotas funkcijas, piemēram, daudzmērķu optimizāciju un ierobežotu optimizāciju.
• BayesianOptimization: Vienkārša un ērti lietojama Beijesa optimizācijas bibliotēka, kas ir piemērota iesācējiem.

Piemērs, izmantojot Scikit-optimize (skopt)

Šeit ir piemērs, kā izmantot Scikit-optimize, lai optimizētu atbalsta vektoru mašīnas (SVM) klasifikatora hiperparametrus:

```python from skopt import BayesSearchCV from sklearn.svm import SVC from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split # Ielādējiet Iris datu kopu iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42) # Definējiet hiperparametru meklēšanas telpu param_space = { 'C': (1e-6, 1e+6, 'log-uniform'), 'gamma': (1e-6, 1e+1, 'log-uniform'), 'kernel': ['rbf'] } # Definējiet modeli model = SVC() # Definējiet Beijesa optimizācijas meklēšanu opt = BayesSearchCV( model, param_space, n_iter=50, # Iterāciju skaits cv=3 # Krusteniskās validācijas reizes ) # Palaidiet optimizāciju opt.fit(X_train, y_train) # Izdrukājiet labākos parametrus un rezultātu print("Labākie parametri: %s" % opt.best_params_) print("Labākais rezultāts: %s" % opt.best_score_) # Novērtējiet modeli testa datu kopā accuracy = opt.score(X_test, y_test) print("Testa precizitāte: %s" % accuracy) ```

Šis piemērs parāda, kā izmantot Scikit-optimize, lai definētu hiperparametru meklēšanas telpu, definētu modeli un palaistu Beijesa optimizācijas meklēšanu. Klase `BayesSearchCV` automātiski apstrādā Gausa procesa modelēšanu un ieguves funkcijas optimizāciju. Kods izmanto log-vienmērīgus sadalījumus parametriem `C` un `gamma`, kas bieži ir piemēroti parametriem, kas var atšķirties vairāku lielumu kārtās. Parametrs `n_iter` kontrolē iterāciju skaitu, kas nosaka veiktās izpētes apjomu. Parametrs `cv` norāda krusteniskās validācijas reižu skaitu, ko izmanto katras hiperparametru konfigurācijas novērtēšanai.

Uzlabotas metodes Beijesa optimizācijā

Vairākas uzlabotas metodes var vēl vairāk uzlabot Beijesa optimizācijas veiktspēju:

• Daudzmērķu optimizācija: Vairāku mērķu vienlaicīga optimizācija (piemēram, precizitāte un apmācības laiks).
• Ierobežota optimizācija: Mērķa funkcijas optimizācija, ievērojot hiperparametru ierobežojumus (piemēram, budžeta ierobežojumi, drošības ierobežojumi).
• Paralēlā Beijesa optimizācija: Vairāku hiperparametru konfigurāciju novērtēšana paralēli, lai paātrinātu optimizācijas procesu.
• Pārneses mācīšanās: Zināšanu izmantošana no iepriekšējiem optimizācijas braucieniem, lai paātrinātu optimizācijas procesu jauniem uzdevumiem.
• Uz bandītiem balstīta optimizācija: Beijesa optimizācijas apvienošana ar bandītu algoritmiem, lai efektīvi izpētītu hiperparametru telpu.

Piemērs: Paralēlā Beijesa optimizācija

Paralēlā Beijesa optimizācija var ievērojami samazināt hiperparametru regulēšanai nepieciešamo laiku, īpaši, ja hiperparametru konfigurāciju novērtēšana ir aprēķinu ziņā dārga. Daudzas bibliotēkas piedāvā iebūvētu atbalstu paralelizācijai, vai arī to var ieviest manuāli, izmantojot tādas bibliotēkas kā `concurrent.futures` Python.

Galvenā ideja ir vienlaikus novērtēt vairākas hiperparametru konfigurācijas, ko ierosinājusi ieguves funkcija. Tam ir nepieciešama rūpīga surogātmodeļa un ieguves funkcijas pārvaldība, lai nodrošinātu, ka paralēlā novērtēšana ir pareizi iekļauta optimizācijas procesā.

Piemērs: Ierobežota Beijesa optimizācija

Daudzos reālās pasaules scenārijos hiperparametru regulēšanai ir ierobežojumi. Piemēram, jums var būt ierobežots budžets modeļa apmācībai, vai arī jums ir jānodrošina, ka modelis atbilst noteiktām drošības prasībām.

Ierobežotas Beijesa optimizācijas metodes var izmantot, lai optimizētu mērķa funkciju, vienlaikus ievērojot šos ierobežojumus. Šīs metodes parasti ietver ierobežojumu iekļaušanu ieguves funkcijā vai surogātmodelī.

Beijesa optimizācijas priekšrocības un trūkumi

Priekšrocības

• Efektivitāte: Beijesa optimizācija parasti prasa mazāk mērķa funkcijas novērtējumu salīdzinājumā ar tradicionālām metodēm, piemēram, režģa meklēšanu un nejaušo meklēšanu, padarot to efektīvāku dārgu funkciju optimizācijai.
• Apstrādā ne-izliektību: Beijesa optimizācija var apstrādāt ne-izliektas mērķa funkcijas, kas ir izplatītas mašīnmācīšanās jomā.
• Kvantificē nenoteiktību: Beijesa optimizācija nodrošina nenoteiktības mēru par mērķa funkciju, kas var būt noderīga optimizācijas procesa izpratnei un pamatotu lēmumu pieņemšanai.
• Adaptīva: Beijesa optimizācija pielāgojas mērķa funkcijas formai, koncentrējoties uz daudzsološiem meklēšanas telpas reģioniem.

Trūkumi

• Sarežģītība: Beijesa optimizāciju var būt sarežģītāk ieviest un saprast salīdzinājumā ar vienkāršākām metodēm, piemēram, režģa meklēšanu un nejaušo meklēšanu.
• Aprēķinu izmaksas: Surogātmodeļa izveides un atjaunināšanas aprēķinu izmaksas var būt ievērojamas, īpaši augstas dimensijas meklēšanas telpām.
• Jutīgums pret sākotnējo sadalījumu: Sākotnējā sadalījuma izvēle surogātmodelim var ietekmēt Beijesa optimizācijas veiktspēju.
• Mērogojamība: Beijesa optimizāciju var būt grūti mērogot ļoti augstas dimensijas meklēšanas telpām.

Kad izmantot Beijesa optimizāciju

Beijesa optimizācija ir īpaši piemērota šādiem scenārijiem:

• Dārga novērtēšana: Kad mērķa funkcijas novērtēšana ir aprēķinu ziņā dārga (piemēram, dziļās apmācības modeļa apmācība).
• Ne-izliekta mērķa funkcija: Kad attiecība starp hiperparametriem un modeļa veiktspēju ir ne-izliekta.
• Ierobežots budžets: Kad novērtējumu skaits ir ierobežots laika vai resursu ierobežojumu dēļ.
• Augstas dimensijas meklēšanas telpa: Kad meklēšanas telpa ir augstas dimensijas un tradicionālās metodes, piemēram, režģa meklēšana un nejaušā meklēšana, ir neefektīvas.

Piemēram, Beijesa optimizāciju bieži izmanto, lai regulētu dziļās apmācības modeļu, piemēram, konvolucionāro neironu tīklu (CNN) un rekurento neironu tīklu (RNN), hiperparametrus, jo šo modeļu apmācība var būt aprēķinu ziņā dārga un hiperparametru telpa var būt milzīga.

Ārpus tradicionālās hiperparametru regulēšanas: AutoML

Beijesa optimizācija ir daudzu automatizētu mašīnmācīšanās (AutoML) sistēmu galvenā sastāvdaļa. AutoML mērķis ir automatizēt visu mašīnmācīšanās cauruļvadu, tostarp datu pirmapstrādi, iezīmju inženieriju, modeļa atlasi un hiperparametru regulēšanu. Integrējot Beijesa optimizāciju ar citām metodēm, AutoML sistēmas var automātiski izveidot un optimizēt mašīnmācīšanās modeļus plašam uzdevumu klāstam.

Ir pieejamas vairākas AutoML sistēmas, tostarp:

• Auto-sklearn: AutoML sistēma, kas izmanto Beijesa optimizāciju, lai optimizētu visu mašīnmācīšanās cauruļvadu, tostarp modeļa atlasi un hiperparametru regulēšanu.
• TPOT: AutoML sistēma, kas izmanto ģenētisko programmēšanu, lai atklātu optimālus mašīnmācīšanās cauruļvadus.
• H2O AutoML: AutoML platforma, kas nodrošina plašu algoritmu un funkciju klāstu mašīnmācīšanās procesa automatizācijai.

Globāli piemēri un apsvērumi

Beijesa optimizācijas principi un metodes ir universāli piemērojamas dažādos reģionos un nozarēs. Tomēr, piemērojot Beijesa optimizāciju globālā kontekstā, ir svarīgi ņemt vērā šādus faktorus:

• Datu daudzveidība: Pārliecinieties, vai dati, ko izmanto modeļa apmācībai un validācijai, ir reprezentatīvi globālajai populācijai. Tas var prasīt datu vākšanu no dažādiem reģioniem un kultūrām.
• Kultūras apsvērumi: Atcerieties kultūras atšķirības, interpretējot optimizācijas procesa rezultātus. Piemēram, optimālā hiperparametru konfigurācija var atšķirties atkarībā no kultūras konteksta.
• Atbilstība normatīvajiem aktiem: Pārliecinieties, vai modelis atbilst visiem piemērojamajiem noteikumiem dažādos reģionos. Piemēram, dažos reģionos var būt stingri noteikumi attiecībā uz datu privātumu un drošību.
• Aprēķinu infrastruktūra: Aprēķinu resursu pieejamība dažādos reģionos var atšķirties. Apsveriet iespēju izmantot mākoņdatošanas platformas, lai nodrošinātu piekļuvi pietiekamai aprēķinu jaudai Beijesa optimizācijai.

Piemērs: Uzņēmums, kas izstrādā globālu krāpšanas atklāšanas sistēmu, var izmantot Beijesa optimizāciju, lai regulētu mašīnmācīšanās modeļa hiperparametrus. Lai nodrošinātu, ka modelis labi darbojas dažādos reģionos, uzņēmumam būs jāvāc dati no dažādām valstīm un kultūrām. Viņiem būs jāņem vērā arī kultūras atšķirības tēriņu modeļos un krāpšanas uzvedībā. Turklāt viņiem būs jāievēro datu privātuma noteikumi katrā reģionā.

Secinājums

Beijesa optimizācija ir spēcīga un efektīva tehnika hiperparametru regulēšanai. Tā piedāvā vairākas priekšrocības salīdzinājumā ar tradicionālām metodēm, piemēram, režģa meklēšanu un nejaušo meklēšanu, tostarp efektivitāti, spēju apstrādāt ne-izliektību un nenoteiktības kvantificēšanu. Izprotot Beijesa optimizācijas principus un metodes, jūs varat ievērojami uzlabot savu mašīnmācīšanās modeļu veiktspēju un sasniegt labākus rezultātus plašā lietojumu klāstā. Eksperimentējiet ar dažādām bibliotēkām, ieguves funkcijām un uzlabotām metodēm, lai atrastu labāko pieeju savam konkrētajam uzdevumam. Tā kā AutoML turpina attīstīties, Beijesa optimizācijai būs arvien lielāka nozīme mašīnmācīšanās procesa automatizācijā un padarot to pieejamāku plašākai auditorijai. Apsveriet sava modeļa globālo ietekmi un nodrošiniet tā uzticamību un godīgumu dažādās populācijās, iekļaujot reprezentatīvus datus un novēršot iespējamos aizspriedumus.