در یادگیری عمیق، بهینه‌سازها به‌عنوان الگوریتم‌هایی که به‌طور پویا پارامترهای مدل را در طول فرآیند آموزش تنظیم می‌کنند، نقش بسیار مهمی دارند. هدف اصلی این الگوریتم‌ها کمینه‌سازی یک تابع هزینه از پیش تعریف‌شده است. این الگوریتم‌های تخصصی فرآیند یادگیری شبکه‌های عصبی را با اصلاح مکرر وزن‌ها و بایاس‌ها بر اساس بازخورد دریافتی از داده‌ها تسهیل می‌کنند.
بهینه‌سازهای معروف در یادگیری عمیق
بهینه‌سازهای معروف در یادگیری عمیق شامل Stochastic Gradient Descent (SGD)، Adam و RMSprop هستند. هر یک از این بهینه‌سازها دارای قوانین به‌روزرسانی متمایز، نرخ یادگیری خاص و استراتژی‌های حرکت منحصر به فردی هستند که همگی به‌سمت هدف کلی کشف و همگرایی به پارامترهای بهینه مدل طراحی شده‌اند. این ویژگی‌ها به‌طور قابل توجهی به افزایش عملکرد کلی مدل کمک می‌کنند.
انتخاب بهینه‌ساز مناسب در یادگیری عمیق
الگوریتم های بهینه ساز روش بهینه سازی هستند که به بهبود عملکرد یک مدل یادگیری عمیق کمک می کنند. این الگوریتم های بهینه سازی یا بهینه ساز ها به طور گسترده ای بر دقت و سرعت آموزش مدل یادگیری عمیق تاثیر می گذارند. اما قبل از هر چیزی این سوال مطرح می شود که بهینه ساز چیست.
بهینه سازی وزن ها برای کاهش ضرر و بهبود دقت
در حین آموزش مدل بهینه سازهای یادگیری عمیق, وزن های هر دوره را تغییر دهید و عملکرد از دست دادن را به حداقل می رسانید. بهینه ساز تابع یا الگوریتمی است که ویژگی های شبکه عصبی مانند وزن و نرخ یادگیری را تنظیم می کند. بنابراین, به کاهش ضرر کلی و بهبود دقت کمک میکند. مشکل انتخاب وزنه های مناسب برای مدل یک کار دلهره آور است, زیرا یک مدل یادگیری عمیق عموما از میلیون ها پارامتر تشکیل شده است. این نیاز به انتخاب یک الگوریتم بهینه سازی مناسب برای برنامه شما را افزایش می دهد. از این رو درک این الگوریتم های یادگیری ماشین برای دانشمند داده (Data scientist) قبل از ورود عمیق در این زمینه ضروری است.
انتخاب بهینه ساز مناسب برای برنامه شما
شما میتوانید از بهینه سازهای مختلف در مدل یادگیری ماشینی برای تغییر وزن و میزان یادگیری خود استفاده کنید. با این حال, انتخاب بهترین بهینه ساز بستگی به برنامه دارد. به عنوان یک مبتدی, یک فکر شیطانی که به ذهن خطور می کند این است که همه احتمالات را امتحان می کنیم و گزینه ای را انتخاب می کنیم که بهترین نتایج را نشان می دهد. این ممکن است در ابتدا خوب باشد, اما وقتی با صد ها گیگابایت داده سروکار داریم, حتی یک دوره می تواند زمان قابل توجهی را ببرد. بنابراین انتخاب تصادفی یک الگوریتم چیزی کمتر از قمار با زمان گرانبهای شما نیست که دیر یا زود در مسیر خود متوجه خواهید شد.
برای مطالعه و آشنایی بیشتر میتوانید به لینک‌های زیر مراجعه نمایید.
نقش و اهمیت بهینه‌سازها در یادگیری عمیق