Untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam model pembelajaran mesin kami, ada beberapa hyperparameter yang dapat kami coba. Hyperparameter adalah parameter yang dapat disesuaikan yang ditetapkan sebelum proses pembelajaran dimulai. Mereka mengontrol perilaku algoritme pembelajaran dan berdampak signifikan pada performa model.
Salah satu hyperparameter penting untuk dipertimbangkan adalah kecepatan pembelajaran. Learning rate menentukan ukuran langkah pada setiap iterasi algoritma pembelajaran. Tingkat pembelajaran yang lebih tinggi memungkinkan model untuk belajar lebih cepat tetapi dapat mengakibatkan overshooting solusi optimal. Di sisi lain, tingkat pembelajaran yang lebih rendah dapat menyebabkan konvergensi yang lebih lambat tetapi dapat membantu model menghindari overshooting. Sangat penting untuk menemukan tingkat pembelajaran optimal yang menyeimbangkan pertukaran antara kecepatan konvergensi dan akurasi.
Hyperparameter lain untuk bereksperimen adalah ukuran batch. Ukuran batch menentukan jumlah contoh pelatihan yang diproses di setiap iterasi algoritma pembelajaran. Ukuran batch yang lebih kecil dapat memberikan perkiraan gradien yang lebih akurat tetapi dapat mengakibatkan konvergensi yang lebih lambat. Sebaliknya, ukuran batch yang lebih besar dapat mempercepat proses pembelajaran tetapi dapat menimbulkan noise ke dalam estimasi gradien. Menemukan ukuran batch yang tepat bergantung pada ukuran kumpulan data dan sumber daya komputasi yang tersedia.
Jumlah unit tersembunyi di jaringan saraf adalah hyperparameter lain yang dapat disetel. Meningkatkan jumlah unit tersembunyi dapat meningkatkan kapasitas model untuk mempelajari pola kompleks, tetapi juga dapat menyebabkan overfitting jika tidak diatur dengan benar. Sebaliknya, mengurangi jumlah unit tersembunyi dapat menyederhanakan model tetapi dapat mengakibatkan underfitting. Penting untuk mencapai keseimbangan antara kompleksitas model dan kemampuan generalisasi.
Regularisasi adalah teknik lain yang dapat dikontrol melalui hyperparameter. Regularisasi membantu mencegah overfitting dengan menambahkan istilah penalti ke fungsi kerugian. Kekuatan regularisasi dikendalikan oleh hyperparameter yang disebut parameter regularisasi. Parameter regularisasi yang lebih tinggi akan menghasilkan model yang lebih sederhana dengan overfitting yang lebih sedikit, tetapi juga dapat menyebabkan underfitting. Sebaliknya, parameter regularisasi yang lebih rendah memungkinkan model menyesuaikan data pelatihan secara lebih dekat, tetapi dapat mengakibatkan overfitting. Validasi silang dapat digunakan untuk menemukan parameter regularisasi yang optimal.
Pilihan algoritma pengoptimalan juga merupakan hyperparameter yang penting. Gradient Descent adalah algoritma optimasi yang umum digunakan, tetapi ada beberapa variasi seperti Stochastic Gradient Descent (SGD), Adam, dan RMSprop. Setiap algoritme memiliki hyperparameternya sendiri yang dapat disetel, seperti momentum dan peluruhan laju pembelajaran. Bereksperimen dengan algoritme pengoptimalan yang berbeda dan hyperparameternya dapat membantu meningkatkan performa model.
Selain hyperparameter ini, faktor lain yang dapat dieksplorasi meliputi arsitektur jaringan, fungsi aktivasi yang digunakan, dan inisialisasi parameter model. Arsitektur yang berbeda, seperti convolutional neural network (CNNs) atau recurrent neural network (RNNs), mungkin lebih cocok untuk tugas tertentu. Memilih fungsi aktivasi yang sesuai, seperti ReLU atau sigmoid, juga dapat memengaruhi performa model. Inisialisasi parameter model yang tepat dapat membantu algoritme pembelajaran menyatu lebih cepat dan mencapai akurasi yang lebih baik.
Mencapai akurasi yang lebih tinggi dalam model pembelajaran mesin kami melibatkan percobaan dengan berbagai hyperparameter. Kecepatan pembelajaran, ukuran batch, jumlah unit tersembunyi, parameter regularisasi, algoritme pengoptimalan, arsitektur jaringan, fungsi aktivasi, dan inisialisasi parameter adalah semua hyperparameter yang dapat disetel untuk meningkatkan kinerja model. Penting untuk memilih dan menyesuaikan hyperparameter ini dengan hati-hati untuk mencapai keseimbangan antara kecepatan dan akurasi konvergensi, serta untuk mencegah overfitting atau underfitting.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning