Тренировка на основе популяции (PBT) настройка гиперпараметров

Training with Population-Based Training (PBT) Hyperparameter Tuning

В этой статье я расскажу о методе настройки гиперпараметров на основе популяции с примером. Вы можете обратиться к моей предыдущей статье, чтобы узнать больше о настройке гиперпараметров.

Настройка гиперпараметров – это критически важный аспект разработки моделей машинного обучения, который включает в себя поиск оптимальной комбинации гиперпараметров для достижения наилучшей производительности на заданном наборе данных. Традиционные методы сеточного поиска и случайного поиска часто занимают много времени и неэффективны, особенно при работе с сложными моделями и большими наборами данных. Для решения этих проблем был разработан метод настройки гиперпараметров на основе популяции (PBT). В этой статье мы рассмотрим концепцию PBT, его преимущества и предоставим подробный пример использования алгоритма XGBoost.

Понимание метода настройки на основе популяции (PBT)

Метод настройки на основе популяции (PBT) – это техника, которая черпает вдохновение из генетических алгоритмов и направлена на повышение эффективности оптимизации гиперпараметров. Основная идея PBT заключается в эволюции популяции моделей со временем, позволяя им исследовать различные настройки гиперпараметров и обмениваться информацией для использования наилучших конфигураций. Этот динамичный и адаптивный подход часто приводит к более быстрой сходимости к оптимальным или близким к оптимальным решениям по сравнению с традиционными методами.

PBT включает следующие основные компоненты:

• Обучение представлению на графах и сетях
• Сатурн Новый подход к обучению больших языковых моделей и других нейронных сетей
• Этот информационный бюллетень по искусственному интеллекту – все, что вам нужно #63

1. Исследование и эксплуатация: PBT балансирует исследование новых конфигураций гиперпараметров и эксплуатацию существующих успешных. Модели с перспективными гиперпараметрами эксплуатируются путем копирования их настроек в другие модели, а исследование происходит путем изменения гиперпараметров менее успешных моделей.
2. Передача гиперпараметров: PBT позволяет моделям передавать свои гиперпараметры другим моделям. Эта передача может включать копирование полного набора гиперпараметров или выбор конкретных гиперпараметров на основе их производительности.
3. Оценка и выборка: Производительность моделей оценивается на основе метрики эффективности (например, точности или потери на валидации). Модели с низкой производительностью удаляются, и новые модели с обновленными гиперпараметрами вводятся в популяцию.
4. Разнообразная популяция: PBT поддерживает разнообразную популяцию моделей с различными настройками гиперпараметров, чтобы исследовать широкий диапазон возможностей.

Преимущества метода настройки на основе популяции

Метод настройки на основе популяции предлагает несколько преимуществ по сравнению с традиционными методами оптимизации гиперпараметров:

1. Эффективность: PBT динамически распределяет вычислительные ресурсы для перспективных моделей, что приводит к более быстрой сходимости и более эффективному использованию ресурсов.
2. Адаптивность: Способность PBT передавать гиперпараметры и сосредотачиваться на успешных конфигурациях делает его адаптивным к изменениям в распределениях данных и поведении модели.
3. Баланс исследования и эксплуатации: Путем непрерывного исследования новых конфигураций и эксплуатации успешных PBT находит баланс между глобальным исследованием и локальной эксплуатацией.
4. Параллелизм: PBT естественным образом поддается параллельному выполнению, позволяя эффективно использовать параллельные вычислительные ресурсы.

Теперь давайте перейдем к практическому примеру использования PBT с алгоритмом XGBoost.

Пример: Настройка на основе популяции с использованием XGBoost

В этом примере мы продемонстрируем, как выполнять настройку гиперпараметров с использованием метода настройки на основе популяции с алгоритмом XGBoost.

Шаг 1: Импорт необходимых библиотек и загрузка данных

В этом разделе мы импортируем необходимые библиотеки (random, xgboost и функции из sklearn) и загружаем набор данных Iris. Мы разделяем данные на обучающий и валидационный наборы.

Шаг 2: Определение пространства гиперпараметров

В этом разделе мы определяем пространство гиперпараметров, которое включает параметры, которые мы хотим оптимизировать, вместе с их соответствующими диапазонами.

Шаг 3: Инициализация популяции

Здесь мы инициализируем популяцию моделей случайными гиперпараметрами из определенного пространства гиперпараметров.

Шаг 4: Выполнение итераций настройки на основе популяции

Это основная часть кода, где мы выполняем итерации настройки на основе популяции. Мы выполняем цикл через итерации, обучаем и оцениваем модели в популяции, сортируем популяцию на основе точности, выполняем эксплуатацию путем передачи гиперпараметров от лучшего экземпляра и вводим исследование путем изменения гиперпараметров.

После запуска приведенного выше кода. Лучшая конфигурация параметров, обнаруженная с помощью PBT, следующая:

Вывод

У вас есть вопросы, связанные с этой статьей? Оставьте комментарий и задайте свой вопрос, и я постараюсь на него ответить.

Спасибо за чтение!