Хиймэл оюун ухаан - Python, TensorFlow, Keras-тай гүнзгий суралцах - TensorBoard - TensorBoard-тай оновчтой болгох чиглэлээр олон тооны боломжит загварын хослолуудтай ажиллахдаа үр дүнтэй туршилт, загвар сонгохын тулд оновчлолын процессыг хялбарчлах нь чухал юм. Энэ хариултанд бид энэ зорилгод хүрэхийн тулд ашиглаж болох янз бүрийн арга техник, стратегийг судлах болно.
1. Торон хайлт:
Тор хайлт нь гиперпараметрийг оновчтой болгох түгээмэл арга юм. Энэ нь гиперпараметрийн боломжит утгуудын сүлжээг тодорхойлж, бүх боломжит хослолуудыг бүрэн хайхад оршино. Энэ арга нь загвар бүрийн тохиргоог үнэлж, хамгийн сайн гүйцэтгэлтэйг нь сонгох боломжийг бидэнд олгодог. Grid Search нь тооцооллын хувьд үнэтэй байж болох ч жижиг гиперпараметрийн зайд тохиромжтой.
Жишээ нь:
python from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.svm import SVC parameters = {'kernel': ['linear', 'rbf'], 'C': [1, 10]} svm = SVC() grid_search = GridSearchCV(svm, parameters) grid_search.fit(X_train, y_train)
2. Санамсаргүй хайлт:
Санамсаргүй хайлт нь гиперпараметрийг оновчтой болгох илүү үр дүнтэй аргыг санал болгодог Grid Search-ийн өөр хувилбар юм. Санамсаргүй хайлт нь бүх хослолыг нарийвчлан хайхын оронд гиперпараметрийн тохиргооны дэд багцыг санамсаргүй байдлаар сонгож үнэлгээ өгдөг. Хайлтын орон зайг илүү төвлөрсөн хайгуул хийх боломжийг олгодог учраас энэ арга нь гиперпараметрийн орон зай том үед онцгой ач холбогдолтой юм.
Жишээ нь:
python from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from scipy.stats import randint as sp_randint param_dist = {"max_depth": [3, None], "max_features": sp_randint(1, 11), "min_samples_split": sp_randint(2, 11), "bootstrap": [True, False], "criterion": ["gini", "entropy"]} random_search = RandomizedSearchCV(RandomForestClassifier(n_estimators=20), param_distributions=param_dist, n_iter=10) random_search.fit(X_train, y_train)
3. Bayesian оновчлол:
Bayesian Optimization нь гиперпараметрийн оновчтой багцыг үр дүнтэй хайхын тулд Байесийн дүгнэлтийг ашигладаг дараалсан загварт суурилсан оновчлолын арга юм. Энэ арга нь зорилгын функцийн магадлалын загварыг бий болгож, түүнийг үнэлэхэд хамгийн ирээдүйтэй гиперпараметрүүдийг сонгоход ашигладаг. Байесын оновчлол нь ажигласан үр дүнд тулгуурлан загварыг дахин шинэчилснээр хайлтын орон зайн хамгийн ирээдүйтэй бүс нутгийг судлахад чиглэж, илүү хурдан нийлэхэд хүргэдэг.
Жишээ нь:
python from skopt import BayesSearchCV from sklearn.svm import SVC opt = BayesSearchCV(SVC(), {"C": (1e-6, 1e+6, "log-uniform"), "gamma": (1e-6, 1e+1, "log-uniform"), "degree": (1, 8), "kernel": ["linear", "poly", "rbf"]}) opt.fit(X_train, y_train)
4. Гиперпараметрийн автомат тохируулга:
AutoML гэх мэт автоматжуулсан гиперпараметр тааруулах аргууд нь гиперпараметрийн оновчлолд илүү гар аргаар хандах боломжийг олгодог. Эдгээр хэрэгслүүд нь хамгийн сайн гиперпараметрүүдийг автоматаар хайж олохын тулд дэвшилтэт алгоритмуудыг ашигладаг бөгөөд ихэнхдээ олон оновчлолын стратегийг нэгтгэдэг. Эдгээр нь оновчлолын процессыг, ялангуяа нарийн төвөгтэй загварууд болон том гиперпараметр орон зайд ихээхэн хялбарчилж чаддаг.
Жишээ нь:
python from autokeras import StructuredDataClassifier clf = StructuredDataClassifier(max_trials=10) clf.fit(X_train, y_train)
5. Зэрэгцээ болон тархсан тооцоолол:
Олон тооны загварын хослолуудтай харьцахдаа параллель болон тархсан тооцоолол нь оновчтой болгох үйл явцыг ихээхэн хурдасгадаг. GPU эсвэл машинуудын кластер гэх мэт олон тооны тооцооллын нөөцийг ашигласнаар олон загварыг нэгэн зэрэг үнэлэх боломжтой. Энэ арга нь оновчлолын нийт хугацааг багасгаж, гиперпараметрийн орон зайг илүү өргөн хүрээнд судлах боломжийг олгодог.
Жишээ нь:
python import multiprocessing def evaluate_model(parameters): # Model evaluation code goes here pool = multiprocessing.Pool(processes=4) results = pool.map(evaluate_model, parameter_combinations)
Олон тооны боломжит загварын хослолуудтай ажиллахдаа үр ашгийг хангахын тулд оновчтой болгох үйл явцыг хялбарчлах нь чухал юм. Торон хайлт, Санамсаргүй хайлт, Байесийн оновчлол, Гиперпараметрийн автомат тохируулга, параллель байдал зэрэг техникүүд нь оновчлолын үйл явцыг оновчтой болгож, загваруудын ерөнхий гүйцэтгэлийг сайжруулахад хувь нэмэр оруулдаг.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning:
- CNN-д бүрэн холбогдсон давхарга ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?
- Бид CNN загварыг сургах өгөгдлийг хэрхэн бэлтгэх вэ?
- CNN-ийг сургахдаа буцаах зорилго нь юу вэ?
- Онцлог газрын зургийн хэмжээст байдлыг багасгахад нэгтгэх нь хэрхэн тусалдаг вэ?
- Convolutional Neural Network (CNN)-ийн үндсэн алхамууд юу вэ?
- Гүнзгий сургалтанд "даршилсан ногоо" номын санг ашиглах зорилго юу вэ, үүнийг ашиглан сургалтын өгөгдлийг хэрхэн хадгалах, ачаалах вэ?
- Загварыг дээжийн дарааллаар суралцахаас сэргийлэхийн тулд сургалтын өгөгдлийг хэрхэн хольж өөрчлөх вэ?
- Гүнзгий суралцахад сургалтын мэдээллийн багцыг тэнцвэржүүлэх нь яагаад чухал вэ?
- Та cv2 номын санг ашиглан гүнзгий суралцахдаа зургийн хэмжээг хэрхэн өөрчлөх вэ?
- Python, TensorFlow, Keras ашиглан гүнзгий суралцахад өгөгдлийг ачаалах, урьдчилан боловсруулахад шаардлагатай номын сангууд юу вэ?