อัลกอริทึมในการเลือกและพารามีต สําหรับการเรียนรู้แบบพิเศษในการฝึก

การเลือกอัลกอริทึมการเรียนรู้และการปรับตัวแปรให้ถูกต้องนั้น นับเป็นขั้นตอนสําคัญในการสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ การคัดเลือกที่เหมาะสมสามารถปรับความถูกต้องได้ลดความเหมาะสมลง และลดความเหมาะสมของทรัพยากรการคํานวณ บทความนี้ พิจารณาการพิจารณาอย่างเหมาะสมสําหรับการเลือกอัลกอริทึมและการปรับตัวแปรในโปรแกรมจริง ๆ ของโลก

การเลือก

อัลกอริทึม ใน การ เรียน รู้ ที่ ได้ รับ การ ดู แล ได้ อย่าง ดี และ มี ความ ซับ ซ้อน หลาย อย่าง

ขอแนะนําให้ประเมินอัลกอริทึมหลาย ๆ ตัวโดยใช้เครื่องหมาย cross-valution เพื่อพิจารณาว่าอันไหนทําหน้าที่ได้ดีที่สุดในชุดข้อมูล โปรดพิจารณาประสิทธิภาพของการคํานวณ และความสามารถในการจัดการข้อมูลเสียงรบกวนเมื่อเลือกอัลกอริทึม

การปรับระยะแสง

การปรับระดับความจุแบบ Parmiter จะเกี่ยวกับการปรับค่าความจุแบบแบบให้พอดี การจัดระบบเทคนิค เช่น การค้นหาตาราง และสุ่มค้นหารูปแบบพารามิเตอร์ต่าง ๆ วิธีการแบบอัตโนมัติ เช่น การปรับแต่งแบบ Bayesian สามารถมีประสิทธิภาพได้เช่นกัน

ไฮเปอร์พาราเมตรของคีย์มีความหลากหลายด้วยอัลกอริทึม ตัวอย่างเช่น ในเครื่องรองรับของเวกเตอร์ การปรับรูปแบบเคอร์เนล และการปรับพารามิเตอร์ของเคอร์เนลเป็นปกตินั้นสําคัญมาก ในการตัดสินใจของต้นไม้ การปรับความลึก และตัวอย่างน้อยที่สุดต่อใบ สามารถป้องกันการทับถมเกินขนาด

ข้อ แนะ ที่ ใช้ ได้ จริง

• เริ่มด้วยพารามิเตอร์ปริยาย และหาค่าประสิทธิภาพฐานบรรทัด
• ใช้การข้ามผ่าน เพื่อประเมินความมั่นคงของโมเดล
• จํากัดพื้นที่การค้นหาเพื่อหลีกเลี่ยงการคํานวณที่มากเกินไป
• เฝ้าดูการประกอบเกินกําลัง ด้วยการเปรียบเทียบผลการอบรมและผลการพิสูจน์
• เอกสารตัวเลือกและผลของตัวเลือกของพารามิเตอร์สําหรับความเหลื่อมล้ํา