超参数及其优化办法:验证集
一、超参数定义:
超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。和一般的参数比如权重、偏置之类的有差别。
通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。
有时一个选项被设为学习算法不用学习的超参数,是因为它太难优化了。更多的情况是,该选项必须是超参数,因为它不适合在训练集上学习。这适用于控制模型容量的所有超参数。如果在训练集上学习超参数,这些超参数总是趋向于最大可能的模型容量,导致过拟合例如,相比低次多项式和正的权重衰减设定,更高次的多项式和权重衰减参数设定 λ = 0 总能在训练集上更好地拟合。
二、超参数的例子:
树的数量或树的深度、矩阵分解中潜在因素的数量、学习率(多种模式)、深层神经网络隐藏层数、k均值聚类中的簇数等。
三、关于超参数的优化:
百度百科中关于超参数写了这样三句话:1、定义关于模型的更高层次的概念,如复杂性或学习能力;2、不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习,需要预先定义;3、可以通过设置不同的值,训练不同的模型和选择更好的测试值来决定。
其实讲得差不多是一个意思。但是第3点没有讲清楚,既然机器学习过程中无法训练我们的超参数,那么我们如何优化我们的超参数?
我们需要一个训练算法观测不到的验证集(validation set) 样本:
我们讨论过和训练数据相同分布的样本组成的测试集,它可以用来估计学习过程完成之后的学习器的泛化误差。其重点在于测试样本不能以任何形式参与到模型的选择中,包括设定超参数。基于这个原因,测试集中的样本不能用于验证集。 因此,我们总是从训练数据中构建验证集。特别地,我们将训练数据分成两个不相交的子集。其中一个用于学习参数。另一个作为验证集,用于估计训练中或训练后 的泛化误差,更新超参数。用于学习参数的数据子集通常仍被称为训练集,尽管这 会和整个训练过程用到的更大的数据集相混。用于挑选超参数的数据子集被称为 验 证集(validation set)。通常,80% 的训练数据用于训练,20% 用于验证。由于验证集是用来 ‘‘训练’’ 超参数的,尽管验证集的误差通常会比训练集误差小,验证集会低估泛化误差。所有超参数优化完成之后,泛化误差可能会通过测试集来估计。
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