تنظیم Hyperparameter یک فرآیند حیاتی در یادگیری ماشین است که شامل انتخاب بهترین پارامترهای برای بهینه سازی عملکرد مدل است. درک پایه های ریاضی پشت این فرآیند به طراحی استراتژی های تنظیم موثر و بهبود دقت مدل کمک می کند.

بهینه سازی و عملکرد های Objective

در هسته تنظیم hyperparameter بهینه سازی یک تابع عینی است که اغلب تابع از دست دادن نامیده می شود.این تابع اندازه گیری می کند که چگونه یک مدل بر روی مجموعه داده های داده شده انجام می شود.هدف این است که hyperparameters پیدا کنید که این تابع را به حداقل یا به حداکثر برساند.

این شامل حل مشکلات شکل است:

[[ویرایش] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱]

در جایی که L تابع از دست دادن است، DMA نشان دهنده پارامترهای مدل است و λ نشان دهنده بیش ازparameters است.

روش های مبتنی بر Gradient-based Methods

تکنیک های بهینه سازی مبتنی بر Gradient، مانند گرادیان، بر حساب ها برای بهبود انتخاب های hyperparameter تکیه می کنند.این روش ها گرادیان تابع از دست دادن را با توجه به هیپرپارمتر محاسبه می کنند و آنها را مطابق آن تنظیم می کنند.

از نظر ریاضی، قانون به روز رسانی را می توان به عنوان:

[[ویرایش] [۱] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱۰] [[۳]] [[۱۰]] [۱۰] [۱۰] [۳] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۱۰] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [[۳] [۳] [۳] [۳] [[[۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [[[۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [[[[[[۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [[[[[[۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳

8.2 بهینه سازی

بهینه سازی بیزی رابطه بین hyperparameters و مدل عملکرد را به صورت آزمایشی به کار می برد.این از توزیع های قبلی و باورهای به روز رسانی بر اساس داده های مشاهده شده برای انتخاب هیپرپارمتر امیدوار کننده استفاده می کند.

این رویکرد شامل ساخت یک مدل سوررو گیت مانند یک فرآیند Gaussian و بهینه سازی یک تابع خرید برای تعیین Hyperparameter های بعدی برای ارزیابی است.

ارزیابی متریک ها و بنیادهای آماری

معیارهای ارزیابی مانند cross-entropy، به معنی خطای مربعی یا دقت برای ارزیابی عملکرد مدل در طول تنظیم استفاده می شود.این معیارها در تئوری آماری پایه گذاری شده اند و تخمین های تعمیم مدل را ارائه می دهند.

مفاهیم آماری مانند مبادلات و فواصل اطمینان از پیشداوری و اطمینان، انتخاب hyperparameters را برای تعادل پیچیدگی مدل و اتصالات داده ها، مطلع می کنند.