Hiperparameter là gì?

Hiperparameter là một khái niệm quan trọng trong học máy và học sâu. Nó đề cập đến các tham số được xác định trước khi quá trình đào tạo mô hình diễn ra và không được học từ dữ liệu đào tạo. Thay vào đó, những tham số này cần phải được chỉ định bằng tay. Sự lựa chọn của các hiperparameter ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và kết quả của mô hình, do đó cần phải lựa chọn một cách cẩn thận.

Các loại hiperparameter phổ biến bao gồm tỷ lệ học, kích thước lô, tham số điều chỉnh và độ sâu cũng như độ rộng của cấu trúc mạng. Việc chọn lựa các hiperparameter phù hợp có thể giúp mô hình học tốt hơn các đặc điểm của dữ liệu, từ đó cải thiện khả năng tổng quát của mô hình trên dữ liệu mới. Quá trình chọn lựa hiperparameter thường liên quan đến các kỹ thuật như kiểm tra chéo để đảm bảo rằng các tham số được chọn thực sự cải thiện hiệu suất của mô hình.

Tuy nhiên, quá trình thiết lập các hiperparameter có thể là một nhiệm vụ thách thức và thường cần kinh nghiệm và nhiều thử nghiệm. Trong những năm gần đây, các kỹ thuật tối ưu hóa hiperparameter tự động, chẳng hạn như tối ưu hóa Bayes, đã xuất hiện để giảm thời gian và công sức cần thiết cho việc điều chỉnh thủ công. Những phương pháp này tìm kiếm một cách thông minh trong không gian hiperparameter để tìm ra các kết hợp tối ưu.

Trong tương lai, khi các công nghệ học máy tiếp tục phát triển, các phương pháp tối ưu hóa hiperparameter dự kiến sẽ trở nên thông minh và tự động hơn, có thể dẫn đến một quá trình đào tạo mô hình hoàn toàn tự động.