مشین سیکھنے کے ماڈلوں کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے دائیں ہائیپرپرپرمیٹرز کا استعمال بہت ضروری ہے۔اس مضمون میں ایک مرحلہ وار طریقہ کار فراہم کیا گیا ہے جس سے وہ مؤثر طریقے سے اُوپر والے ہائیپرپرمیٹرز کو استعمال کر سکتے ہیں۔
ہائیپرپرامیٹر کی سمجھ حاصل کرنے والے
ہائیپرپرمیٹر ایسے ترتیبات ہیں جو مشین سیکھنے کے نمونے کی تربیت کو کنٹرول کرتے ہیں۔ان کو ڈیٹا سے نہیں سیکھا جاتا بلکہ تربیت شروع سے پہلے سیٹ کیا جاتا ہے۔ مثالیں سیکھنے کی شرح، تعداد اور باقاعدگی سے پیرامیٹر وغیرہ شامل ہیں۔
پہلا قدم تلاش کرنے کے لئے بہترین جگہ
ہائیپرپرمیٹروں کو حساب سے شامل کریں اور ان کی ممکنہ اقدار یا حدیثوں کا تعین کریں۔ یہ ڈومین علم یا پری تجربات کے ذریعے کیا جا سکتا ہے۔عام طریقوں میں گريٴو تلاش اور غیر متوقع تلاش شامل ہے۔
ہدایت :
تلاش کا ایک آلہ منتخب کریں جو وسائل اور ماڈل پیچیدگیوں پر مبنی ہے. Grid تلاش تمام ملاپوں کو جانچتا ہے، جب کہ حادثاتی طور پر تلاش شدہ فضاء کے اندر موجود غیر یقینی ملاپ۔ Bayesian spindiation ایک اور ترقی یافتہ طریقہ ہے جو عملے کی فضاء کو متنوع کرتا ہے۔
ہدایت نمبر ۳ : عمدہ ماڈل پرفارمنس
ہر ہائیپرپرمپرایتمر ملاپ کی کارکردگی کا تجزیہ کرنے کے لیے کراس کراسشن استعمال کریں۔اس میں مدد کی جاتی ہے کہ ماڈل کس طرح خفیہ اعداد پر کام کرے گا. میٹرکس جیسے درست، درستی، یا ایف1 سکور عام طور پر استعمال کیے جاتے ہیں۔
ہدایت ۴ : بہترین ہائیپرپرمیٹر کا انتخاب کریں
ہائیپرپرمیٹرز کو جو اعلیٰ کارکردگی میٹرک کی جانب رغبت دیتا ہے. نتائج کی تصدیق کریں منتخب پیرامیٹرز کو ایک علاحدہ تصدیقی سیٹ پر یا اضافی کراس پر جانچنے کے ذریعے۔
اضافی ٹیپ
- اس کے نتائج پر مبنی وسیع تلاش اور تنگ نیچے سے شروع کرنا۔
- grid sportCV یا Randomed settleCV جیسے servation CV استعمال کریں.
- نگرانیی وقت اور شمارندی وسائل
- ہائیپرپرممیٹر مواصلات اور ڈولفن پر غور کریں ۔