Хиймэл оюун ухаан, машин сургалтын салбарт мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан алгоритмууд нь нарийн төвөгтэй асуудлыг шийдвэрлэх, өгөгдөлд үндэслэн таамаглал гаргахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг. Эдгээр алгоритмууд нь хүний тархины бүтцээс санаа авсан, хоорондоо холбогдсон зангилааны давхаргуудаас бүрддэг. Мэдрэлийн сүлжээг үр дүнтэй сургаж, ашиглахын тулд сүлжээний гүйцэтгэл, зан төлөвийг тодорхойлоход хэд хэдэн үндсэн параметрүүд зайлшгүй шаардлагатай.
1. Давхаргын тоо: Мэдрэлийн сүлжээн дэх давхаргын тоо нь нарийн төвөгтэй хэв маягийг сурах чадварт ихээхэн нөлөөлдөг үндсэн параметр юм. Олон далд давхарга бүхий гүн мэдрэлийн сүлжээнүүд нь өгөгдлийн доторх нарийн төвөгтэй харилцааг тогтоох чадвартай. Давхаргын тоог сонгох нь асуудлын нарийн төвөгтэй байдал, байгаа өгөгдлийн хэмжээ зэргээс хамаарна.
2. Нейроны тоо: Нейрон бол мэдрэлийн сүлжээн дэх үндсэн тооцооллын нэгж юм. Давхарга тус бүрийн нейроны тоо нь сүлжээний дүрслэх чадвар, суралцах чадварт нөлөөлдөг. Мэдээллийг дутуу тохируулах (хэтэрхий цөөн нейрон) эсвэл хэт их (хэт олон нейрон) үүсгэхээс сэргийлэхийн тулд мэдрэлийн эсийн тоог тэнцвэржүүлэх нь маш чухал юм.
3. Идэвхжүүлэх функцууд: Идэвхжүүлэх функцууд нь мэдрэлийн сүлжээнд шугаман бус байдлыг нэвтрүүлж, өгөгдөл дэх нарийн төвөгтэй харилцааг загварчлах боломжийг олгодог. Идэвхжүүлэх нийтлэг функцууд нь ReLU (Rectified Linear Unit), Sigmoid, Tanh зэрэг орно. Давхарга бүрт тохирох идэвхжүүлэх функцийг сонгох нь сүлжээний суралцах чадвар, нэгдэх хурдад амин чухал юм.
4. Сурах хувь: Сургалтын хурд нь сургалтын явцад давталт бүрийн алхамын хэмжээг тодорхойлдог. Суралцах түвшин өндөр байх нь загварыг оновчтой шийдлийг давахад хүргэдэг бол суралцах хурд бага байх нь нийлэлтийг удаашруулахад хүргэдэг. Сургалтын оновчтой түвшинг олох нь үр дүнтэй сургалт, загвар гүйцэтгэлийн хувьд маш чухал юм.
5. Оновчлолын алгоритм: Сургалтын явцад сүлжээний жинг шинэчлэхийн тулд Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, RMSprop зэрэг оновчлолын алгоритмуудыг ашигладаг. Эдгээр алгоритмууд нь алдагдлыг багасгах, загварын таамаглах нарийвчлалыг сайжруулах зорилготой. Оновчлолын зөв алгоритмыг сонгох нь сургалтын хурд болон мэдрэлийн сүлжээний эцсийн гүйцэтгэлд ихээхэн нөлөөлдөг.
6. Тогтворжуулах арга техник: Загварын хэт зохицохоос сэргийлж, ерөнхий ойлголт өгөх чадварыг сайжруулахын тулд L1 ба L2-ийг зохицуулах, Сунгах, Багцыг хэвийн болгох зэрэг зохицуулалтын аргуудыг ашигладаг. Тогтмол байдал нь сүлжээний нарийн төвөгтэй байдлыг бууруулж, үл үзэгдэх өгөгдлийн найдвартай байдлыг нэмэгдүүлэхэд тусалдаг.
7. Алдагдлын функц: Алдагдлын функцийн сонголт нь сургалтын явцад загварын гүйцэтгэлийг үнэлэхэд ашигладаг алдааны хэмжүүрийг тодорхойлдог. Нийтлэг алдагдлын функцүүдэд Дундаж квадрат алдаа (MSE), хөндлөн энтропийн алдагдал, нугасны алдагдал орно. Тохиромжтой алдагдлын функцийг сонгох нь регресс эсвэл ангилал зэрэг асуудлын мөн чанараас хамаарна.
8. Багцын хэмжээ: Багцын хэмжээ нь сургалтын явцад давталт бүрт боловсруулсан өгөгдлийн дээжийн тоог тодорхойлдог. Том багцын хэмжээ нь сургалтыг хурдасгах боловч илүү их санах ой шаардаж болох бөгөөд жижиг багц хэмжээ нь градиент тооцоололд илүү их дуу чимээг өгдөг. Багцын хэмжээг тохируулах нь сургалтын үр ашиг, загварын гүйцэтгэлийг оновчтой болгоход зайлшгүй шаардлагатай.
9. Эхлүүлэх схемүүд: Xavier болон He эхлүүлэх зэрэг эхлүүлэх схемүүд нь мэдрэлийн сүлжээний жинг хэрхэн эхлүүлэхийг тодорхойлдог. Жингээ зөв тохируулах нь сургалтын үйл явцад саад учруулж болох градиент алга болох эсвэл тэсрэхээс урьдчилан сэргийлэхэд маш чухал юм. Тогтвортой, үр дүнтэй сургалтыг хангахын тулд зөв эхлүүлэх схемийг сонгох нь чухал юм.
Эдгээр гол параметрүүдийг ойлгож, зохих ёсоор тохируулах нь мэдрэлийн сүлжээнд суурилсан үр дүнтэй алгоритмуудыг зохион бүтээх, сургахад зайлшгүй шаардлагатай. Эдгээр параметрүүдийг сайтар тохируулснаар дадлагажигч нар загварын гүйцэтгэлийг сайжруулж, нэгдэх хурдыг сайжруулж, хэт тохируулга эсвэл дутуу тохирох зэрэг нийтлэг асуудлаас урьдчилан сэргийлж чадна.
Сүүлийн үеийн бусад асуулт, хариулт EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Текстээс яриа (TTS) гэж юу вэ, энэ нь хиймэл оюун ухаантай хэрхэн ажилладаг вэ?
- Машин сургалтын явцад том өгөгдлийн багцтай ажиллахад ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
- Машины сургалт нь харилцан ярианы тусламж үзүүлж чадах уу?
- TensorFlow тоглоомын талбай гэж юу вэ?
- Том өгөгдлийн багц нь үнэндээ юу гэсэн үг вэ?
- Алгоритмын гиперпараметрийн зарим жишээ юу вэ?
- Ансамблийн сургалт гэж юу вэ?
- Сонгосон машин сургалтын алгоритм тохиромжгүй бол яах вэ, зөвийг нь хэрхэн сонгох вэ?
- Машин сургалтын загвар нь сургалтын явцад хяналт тавих шаардлагатай юу?
- TensorBoard гэж юу вэ?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning-ээс бусад асуулт, хариултуудыг харна уу
Илүү олон асуулт, хариулт:
- Талбар: Хиймэл оюун
- хөтөлбөр: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (гэрчилгээжүүлэх хөтөлбөрт очно уу)
- Хичээл: Оршил (холбогдох хичээл рүүгээ яв)
- сэдэв: Машины сургалт гэж юу вэ (холбогдох сэдэв рүү оч)