Настройка гиперпараметров

Гиперпараметры

Гиперпараметры - параметры, которые не настраиваются во время обучения модели.

Пример гиперпараметра - шаг градиентного спуска, он задается перед обучением.
Пример параметров - веса градиентного спуска, они изменяются и настраиваются во время обучения.

Для подбора гиперпараметров необходимо разделить датасет на три части:

• training set (тренировочный набор данных, для обучении модели)
• validation set (валидационный набор данных, для расчета ошибки и выбора наилучшей модели)
• test set (тестовый набор данных, для тестирования лучшей модели)

Зачем нам нужен и валидационный, и тестовый набор?
Дело в том, что модель может переучиться на валидационном наборе данных. Для выявления переобучения используется тестовый набор данных.

Рассмотрим модель KNeighborsClassifier из библиотеки sklearn.

Все “параметры” данной модели, с точки зрения машинного обучения, являются гиперпараметрами, так как задаются до начала обучения.

Техники настройки гиперпараметров

Grid search

Принимает на вход модель и различные значения гиперпараметров (сетку гиперпараметров). Далее, для каждого возможного сочетания значений гиперпараметров, метод считает ошибку и в конце выбирает сочетание, при котором ошибка минимальна.

Пример использования Grid search из библиотеки scikit-learn:

1. Создание экземпляра класса SGDClassifier (из sklearn)
2. Создание сетки гиперпараметров. В данном случае будем подбирать коэффициент регуляризации, шаг градиентного спуска, количество итераций и параметр скорости обучения.
3. Создание экземпляра класса кросс-валидации.
4. Создание экземпляра GridSearch (из sklearn). Первый параметр - модель, второй - сетка гиперпараметров, третий - функционал ошибки (используемый для контроля качества моделей по технику кросс-валидации), четвертый - кросс-# # # валидация (можно задать количество фолдов, а можно передать экземпляр класса кросс - валидации)
5. Запуск поиска по сетке.

здесь будет картинка

Важные атрибуты GridSearch

• best_estimator_ - лучшая модель
• best_score_ - ошибка, полученная на лучшей модели.
• best_params_ - гиперпараметры лучшей модели

картинка

• cv_results_ - результаты всех моделей.

картинка

• доступ к массиву определенного параметра:

картинка

Реализация

• Katib
• scikit-learn
• Tune
• Talos

Random grid search

Вместо полного перебора, Random grid search работает с некоторыми, случайным образом выбранными, комбинациями. На основе полученных результатов,происходит сужение области поиска. Random grid search будет гораздо полезнее, чем grid search в ситуации, когда гиперпараметров много, но сильно влияющих на конечную производительность алгоритма - мало.

Реализация

• hyperopt
• Katib
• scikit-learn
• Tune
• Talos

SMBO

SMBO - Sequential Model-Based Optimization (Методы последовательной оптимизации на основе моделей)

SMBO являются формализацией байесовской оптимизации.

На каждом шаге SMBO:

1. SMBO выбирает текущий набор гиперпараметров на основе предыдущих результатов и Байесовский рассуждений. Делается это для того, чтобы сузить область поиска и сосредоточиться на том, что наиболее перспективно.
2. происходит запуск модели с текущими гиперпараметрами
3. обновляется вероятностная модель.

Существует пять ключевых аспектов SMBO:

• Сетка значений гиперпараметров (область поиска)
• Целевая функция, которая принимает гиперпараметры и выводит оценку, которую мы хотим минимизировать (или максимизировать)
• Вероятностная модель целевой функции
• Критерий, называемый функцией выбора, для оценки того, какие гиперпараметры выбрать следующим из вероятностной модели.
• История, состоящая из пар <оценка, гиперпараметр>, используемая алгоритмом для обновления вероятностной модели.

Существует несколько вариантов SMBO оптимизации, которые отличаются между собой в 3 и 4 пунктах: есть различные варианты построения вероятностной модели целевой функции и выбора критерия. Вероятностные модели (3 пункт): Gaussian Processes, Random Forest Regressions, and Tree Parzen Estimators (TPE). Популярный критерий (4 пункт): Expected Improvement

TPE

TPE - Tree-structured Parzen Estimator (Древовидная структура Парзена)

Методы SMBO отличаются тем, как они строят вероятностную модель p (y | x). В случае TPE, используется следующая функция:

формула

SMAC

расширяет подходы SMBO

В частности, разработаны подходы обработки данных:

• дискретные и условные пространства параметров (с учетом

оптимизация параметров категориального алгоритма и параметров, между которыми существуют зависимости);

• существенный негауссовский шум (из-за дисперсии в

распределение времени выполнения алгоритма по экземплярам задач и несколько независимых запусков на одном экземпляре);

• частично цензурированные оценки функций (из-за преждевременного

завершенные запуски алгоритма);

• бюджет на общее время, доступное для настройки алгоритма, а не на количество оценок функций;