ब्याच साइज, युग र डेटासेट साइज मेसिन लर्निङमा साँच्चै महत्त्वपूर्ण पक्षहरू हुन् र सामान्यतया हाइपरप्यामिटरहरू भनिन्छ। यो अवधारणा बुझ्नको लागि, प्रत्येक शब्दलाई व्यक्तिगत रूपमा हेरौं।
ब्याच आकार:
ब्याच साइज एक हाइपरपेरामिटर हो जसले प्रशिक्षणको क्रममा मोडेलको तौल अपडेट हुनु अघि प्रशोधन गरिएका नमूनाहरूको संख्या परिभाषित गर्दछ। यसले सिक्ने प्रक्रियाको गति र स्थिरता निर्धारण गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ। एउटा सानो ब्याच साइजले मोडेलको तौलमा थप अपडेटहरूको लागि अनुमति दिन्छ, जसले गर्दा छिटो अभिसरण हुन्छ। यद्यपि, यसले सिक्ने प्रक्रियामा आवाज पनि ल्याउन सक्छ। अर्कोतर्फ, ठूलो ब्याच साइजले ढाँचाको अधिक स्थिर अनुमान प्रदान गर्दछ तर प्रशिक्षण प्रक्रियालाई ढिलो गर्न सक्छ।
उदाहरणका लागि, स्टोकास्टिक ग्रेडियन्ट डिसेन्ट (SGD) मा, 1 को ब्याच साइजलाई शुद्ध SGD भनिन्छ, जहाँ मोडेलले प्रत्येक व्यक्तिगत नमूनालाई प्रशोधन गरेपछि यसको वजन अद्यावधिक गर्दछ। यसको विपरित, प्रशिक्षण डेटासेटको साइज बराबरको ब्याच साइजलाई ब्याच ग्रेडियन्ट डिसेन्ट भनिन्छ, जहाँ मोडेलले आफ्नो तौल प्रति युगमा एक पटक अपडेट गर्छ।
युग:
एक युग भनेको अर्को हाइपरपेरामिटर हो जसले प्रशिक्षणको क्रममा सम्पूर्ण डाटासेटलाई न्यूरल नेटवर्क मार्फत अगाडि र पछाडि पारिएको संख्या परिभाषित गर्दछ। धेरै युगहरूका लागि एउटा मोडेललाई तालिम दिनाले यसलाई यसको तौल पुनरावृत्ति समायोजन गरेर डाटामा जटिल ढाँचाहरू सिक्न अनुमति दिन्छ। यद्यपि, धेरै युगहरूका लागि प्रशिक्षणले ओभरफिटिंग हुन सक्छ, जहाँ मोडेलले प्रशिक्षण डेटामा राम्रो प्रदर्शन गर्छ तर नदेखेको डेटामा सामान्यीकरण गर्न असफल हुन्छ।
उदाहरणका लागि, यदि डेटासेटमा 1,000 नमूनाहरू छन् र मोडेललाई 10 युगहरूका लागि तालिम दिइएको छ भने, यसको मतलब यो हो कि प्रशिक्षण प्रक्रियाको क्रममा मोडेलले सम्पूर्ण डेटासेट 10 पटक हेरेको छ।
डाटासेट आकार:
डेटासेट साइजले मेसिन लर्निङ मोडेललाई तालिम दिन उपलब्ध नमूनाहरूको सङ्ख्यालाई जनाउँछ। यो एक महत्वपूर्ण कारक हो जसले मोडेलको प्रदर्शन र सामान्यीकरण क्षमतालाई प्रत्यक्ष असर गर्छ। ठुलो डेटासेट साइजले प्राय: राम्रो मोडेल कार्यसम्पादनको लागि नेतृत्व गर्दछ किनकि यसले मोडेलबाट सिक्नको लागि थप विविध उदाहरणहरू प्रदान गर्दछ। यद्यपि, ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्दा कम्प्युटेशनल स्रोतहरू र प्रशिक्षणको लागि आवश्यक समय पनि बढाउन सक्छ।
अभ्यासमा, ओभरफिटिंग वा कम फिटिंग रोक्नको लागि डेटासेट आकार र मोडेल जटिलता बीच सन्तुलन कायम गर्न आवश्यक छ। डेटा वृद्धि र नियमितीकरण जस्ता प्रविधिहरू सीमित डेटासेटहरूबाट अधिकतम बनाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
ब्याच साइज, इपोक र डेटासेट साइज मेसिन लर्निङका सबै हाइपरपेरामिटरहरू हुन् जसले प्रशिक्षण प्रक्रिया र मोडेलको अन्तिम कार्यसम्पादनमा महत्त्वपूर्ण प्रभाव पार्छ। बलियो र सही मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण गर्नका लागि यी हाइपरपेरामिटरहरूलाई प्रभावकारी रूपमा समायोजन गर्ने तरिका बुझ्न महत्त्वपूर्ण छ।
अन्य भर्खरका प्रश्न र उत्तरहरू सम्बन्धमा EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा:
- टेक्स्ट टु स्पीच (TTS) भनेको के हो र यसले AI सँग कसरी काम गर्छ?
- मेसिन लर्निङमा ठूला डाटासेटहरूसँग काम गर्ने सीमाहरू के हुन्?
- के मेसिन लर्निङले केही संवादात्मक सहयोग गर्न सक्छ?
- TensorFlow खेल मैदान के हो?
- वास्तवमा ठूलो डेटासेटको अर्थ के हो?
- एल्गोरिदमको हाइपरपेरामिटरका केही उदाहरणहरू के हुन्?
- इन्साम्बल लर्निङ भनेको के हो?
- के हुन्छ यदि छनौट गरिएको मेसिन लर्निङ एल्गोरिथ्म उपयुक्त छैन र कसरी सही छनौट गर्न सुनिश्चित गर्न सकिन्छ?
- के मेसिन लर्निङ मोडेललाई यसको तालिमको क्रममा पर्यवेक्षण चाहिन्छ?
- तंत्रिका सञ्जाल आधारित एल्गोरिदमहरूमा प्रयोग गरिएका मुख्य प्यारामिटरहरू के हुन्?
EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning मा थप प्रश्न र उत्तरहरू हेर्नुहोस्