‫مرحبًا بعودتك.
‫وفي الفيديو الأخير الذي رأيناه ، كيفية ضبط المعلمات الفائقة للنموذج باستخدام البحث العشوائي.
‫السيرة الذاتية وما فعله ذلك هو أننا حددنا مساحة أو قاموسًا لقيم معلمات فرط مختلفة.
‫نود أن نحاول البحث ثم عشوائيًا.
‫السيرة الذاتية اجمع بين هذه المعلمات بشكل عشوائي وقم ببناء مصنف مع إعدادات مختلفة ، ومعلمات مفرطة
‫مختلفة ، ثم قم بتقييمها جميعًا باستخدام التحقق المتقاطع.
‫أو قد نعيد هذا إلى عشرة.
‫لا نريد تشغيل 50 نموذجًا.
‫وبعد تجربة عشر مجموعات مختلفة ، وجدت هنا أفضل المعلمات لتكون هذه المجموعة من القيم.
‫ثم بعد تقييمها ، رأينا أنها لا تعمل بشكل جيد مثل نموذجنا السابق هنا ، حيث
‫نتخبط باليد فقط.
‫وأخيرًا ، فإن سير العمل الذي قد ينتهي بك الأمر عندما تقوم بضبط المعلمات العالية يبدأ يدويًا
‫ثم استخدام سيرة ذاتية للبحث العشوائية عبر مساحة من المعلمات العالية.
‫وبعد ذلك بمجرد العثور على بعض المعلمات الفائقة الجيدة ، فمن المحتمل أن تنتهي من البحث في الشبكة.
‫السيرة الذاتية دعونا نرى ذلك في العمل هنا.
‫إذن 5. 3 ضبط المعلمات الفائقة مع شبكة البحث السيرة الذاتية.
‫جميلة.
‫ودعنا نتحقق من شبكتنا.
‫لذا فإن شبكتنا في الوقت الحالي هي أنك قد تلاحظ أن منحنى بحث الشبكة يحتوي على كلمة شبكة بداخله.
‫وشبكة المعلمات الفائقة في الوقت الحالي هي هذه القيم هنا.
‫والفرق الرئيسي هنا بين البحث العشوائي والبحث الشبكي هو أن البحث العشوائي يحتوي على
‫معلمة تسمى NITTA ، وهو ما رأيناه هنا.
‫يمكننا ضبطه للحد من عدد النماذج التي يجب تجربتها.
‫لذلك في حالتنا ، استخدمنا عشرة.
‫لذلك إذا نظرنا إلى الوراء هنا ، فإن الجزء العلوي من هذا الرمز يتناسب مع خمسة أضعاف لكل من عشرة مرشحين يبلغ
‫مجموعهم 50/5.
‫الفرق الرئيسي بين السيرة الذاتية للبحث العشوائي وسيرة البحث الشبكي هو أن السيرة الذاتية للبحث الشبكي تشبه نوعًا
‫ما البحث بالقوة الغاشمة.
‫هذا يعني أنه سيخضع لكل مجموعة متوفرة هنا.
‫إذا ألقينا نظرة ، فلدينا ست قيم هناك.
‫إذن ستكون ست مرات ، وخمسة في اثنين ، وثلاثة في ثلاثة.
‫إذن هناك ستة معلمات هنا.
‫هناك خمسة هنا ، اثنان هنا ، ثلاثة ، ثلاثة في المجموع ، 540 متغيرًا مختلفًا يمكن تجربتها أو مجموعات من
‫المعلمات.
‫وهذا كثير بعد ذلك تم التحقق من صحته.
‫إذن ، انتهى الوقت بمقدار خمسة ، لذا فإن 2700 موديل هذا كثير ، أليس كذلك؟
‫سيستغرق ذلك الكثير من تدريب قوة الحوسبة.
‫قد يستغرق أحد النماذج وقتًا طويلاً بما يكفي ، ولكن تدريب 2700 منهم ، خاصة إذا كنت تعمل مع مجموعة بيانات
‫كبيرة ، ربما لن يكون مناسبًا لجهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بك.
‫قد تحتاج إلى جهاز كمبيوتر كبير أو يمكننا تقليل مساحة البحث.
‫لذلك دعونا نرى ذلك في العمل.
‫ما أعنيه بذلك هو أننا سننشئ الشبكة أيضًا ، باستخدام مساحة أكبر قليلاً من مساحة المعلمة المفرطة المحصورة.
‫لذلك في جوهر الأمر ، يجب أن يمر فقط تقليل عدد المعلمات الفائقة بحث الشبكة.
‫لذلك دعونا نرى هذا في العمل.
‫ما يمكن أن نفعله هو مجرد نسخ هذا.
‫والآن كيف يمكنك إنشاء الشبكة الثانية عمليًا؟
‫يمكننا فقط نسخها ولصقها ، وهذا ما فعلناه.
‫أريد أن أصطفها بحيث تبدو كلها متعددة الألحان.
‫هناك نذهب.
‫يمكننا الآن نسخها ولصقها ثم حذفها عشوائيًا.
‫حذف.
‫قد لا نفعل ذلك.
‫لذا فقد مررنا بالبحث العشوائي XXV وذهبنا.
‫لنفترض أننا وصلنا إلى 50 نموذجًا مختلفًا كما كان لدينا من قبل ، لكن في حالتنا ، قمنا بالفعل بعمل عشرة
‫نماذج فقط.
‫قد نأخذ هذه المعلمات.
‫أفضل المعلمات من سيرتنا الذاتية للبحث العشوائي.
‫ونستخدمها للتأثير على المكان الذي نرغب في إجراء بحث الشبكة فيه.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫أفضل معلمات لدينا هي 262 الجذر التربيعي.
‫إذن ماذا يمكننا أن نفعل؟
‫إزالة عشرة.
‫احتفظ بـ 500 هناك وقم بإزالة هذين.
‫نعم.
‫العمق الأقصى لا شيء ، لذلك قد نحتفظ بذلك على أنه لا شيء.
‫لذلك هناك خيار واحد فقط.
‫ومن ثم بالنسبة إلى الجذر التربيعي ، يمكننا أن نحتفظ بذلك كجذر تربيعي أو تلقائي.
‫وبعد ذلك ماذا لدينا.
‫متوسط تقسيم العينة هو ستة.
‫قد نتخلص من أربعة واثنين ثم ما قد نفعله لعينات صغيرة من الأوراق.
‫لذلك قد نحتفظ بذلك كواحد واثنين.
‫إذن ماذا فعلنا هنا؟
‫حسنًا ، ما فعلناه هو أننا قمنا بتقليل مساحة البحث الخاصة بنا للمعلمات الفائقة.
‫و الآن.
‫تذكر أنه كان لدينا 540 مجموعة مختلفة هناك.
‫ما الذي نملكه؟
‫إذن لدينا ثلاث مرات.
‫واحد في اثنين في واحد في اثنين.
‫إذن 12 ثم سيتم التحقق من صحتها خمس مرات حتى نتمكن من تعديل ذلك باستخدام معامل KV.
‫إذن 60 مقابل 2700.
‫هذا هو عدد أقل بكثير من المعلمات هناك.
‫فكيف نفعل هذا عمليا؟
‫كيف يمكننا استخدام شبكة البحث في السيرة الذاتية للعثور على أفضل المعلمات الفائقة في هذه المساحة؟
‫حسنًا ، كما هو الحال دائمًا ، دعنا نراه قيد التنفيذ من Skyline DOT Model Selection و Import Grid و Search CV ونريد
‫استيراد أيضًا تقسيم اختبار القطار.
‫ربما لدينا ذلك بالفعل.
‫يمكننا وضع ذلك هناك.
‫البذور عشوائي.
‫رائع.
‫انشق، مزق.
‫تحرير ما قد نفعله في الواقع هو مجرد إحضار هذا الرمز هنا لأنه نفس الرمز الذي نريد استخدامه
‫من قبل.
‫لذلك سنأخذ هذا فقط.
‫لذلك سنقوم بتغيير شيء واحد.
‫إهدأ.
‫رائع.
‫لذلك نحن نستخدم نفس مجموعة البيانات الموجودة في سيرتنا الذاتية للبحث العشوائي ، مما يجعلها نفس التقسيم.
‫نحن بصدد إنشاء مصنف عشوائي للفيروسات ، لكن هذه المرة سنقوم بالإعداد.
‫شبكة البحث السيرة الذاتية.
‫رائع شبكة البحث السيرة الذاتية.
‫وبعد ذلك سنقوم بتلائمها.
‫بحث الشبكة.
‫احفظه هنا والآن.
‫هناك معلمة مختلفة هنا.
‫أعتقد أن هذه ستكون شبكة بارامتر.
‫لن يكون لها ETA لأن بحث الشبكة مثل القوة الغاشمة.
‫إنه يحاول كل تركيبة واحدة ونريدها أن تجرب شبكتنا كي لا تقوم بشبكة واحدة لأنها تحتوي على عدد قليل من الخيارات الأقل
‫هناك في الشبكة الثانية كما رأينا من قبل.
‫لذا سنأتي إلى هنا لنحافظ على التحقق المتبادل من خمسة أضعاف BOEs يساوي ذلك حسنًا الآن ، دعنا نتعرف
‫على ما يحدث.
‫لذلك نحن نستورد السيرة الذاتية للبحث الشبكي.
‫لقد أنشأنا الشبكة الثانية ، وهي قاعدة بحث محسّنة لمعلمات فرط مختلفة.
‫إعدادات مختلفة ، تشبه إلى حد كبير ما إذا كنت تعمل على وجبتك المفضلة ، وتعديل الفرن الخاص بك
‫، إذا قمت بضبط درجة الحرارة على 400 درجة ، فهذه طريقة عالية جدًا.
‫لذا إذا كانت تبدأ عند 180 درجة وهي تعمل ، حسنًا ، ربما تذهب ، لماذا أذهب مباشرة إلى 500 أو
‫400 درجة بينما يمكنني فقط القفز قليلاً إلى 400؟
‫لهذا السبب أنشأنا الشبكة الثانية.
‫لقد استندنا إلى أفضل المعلمات أو أفضل المعلمات الفائقة التي عثرت عليها سيرتنا الذاتية التي تم البحث عنها عشوائيًا
‫أو سيرة البحث العشوائية.
‫لنفعلها اذا.
‫لنقم ببناء مصنف عشوائي للغابات باستخدام سيرة ذاتية للبحث الشبكي.
‫إذن ، إليك كيف ستتم إعادة الأمور.
‫نفس الشيء.
‫وملائمة خمس طيات لكل من 12 مرشحًا بإجمالي 60 نوبة.
‫الآن ما الذي سيفعله بحث الشبكة Seavey ، تمامًا مثل البحث العشوائي.
‫السيرة الذاتية سوف تمر عبر كل هذه المعلمات المفرطة المختلفة وتمريرها إلى مصنف الغابة العشوائي
‫الخاص بنا ، مع تجربة كل مجموعة مختلفة.
‫ثم في النهاية عندما تنتهي ، سنكون قادرين على الذهاب ، Jeez ، CLF best params.
‫رائع.
‫لذلك قد يستغرق الأمر بعض الوقت في البحث الشبكي.
‫السيرة الذاتية هذا شيء يجب مراعاته.
‫كلما زاد عدد المعلمات الفائقة لديك هنا ، كلما استغرق البحث في الشبكة وقتًا أطول.
‫السيرة الذاتية للتشغيل لأنه يجب أن تجرب كل مجموعة من المعلمات المفرطة هنا.
‫الآن ، كما فعلنا من قبل ، يمكننا تقييم مصنف البحث الشبكي الخاص بنا عن طريق عمل تنبؤات بواسطته
‫ثم استخدام وظيفة التقييم الخاصة بنا لمعرفة كيف كان ذلك.
‫لذلك دعونا نفعل ذلك.
‫Clf سأذهب بالفعل.
‫الجيز لماذا؟
‫بريدس يساوي gs.
‫يتوقع CLF توقع بيانات الاختبار أيضًا.
‫اختبار X ثم سنقوم بتقييم التنبؤات.
‫مقاييس نظام تحديد المواقع العالمي (GPS) تساوي تقييم الفروق.
‫وظيفتنا ، تلك التي حددناها في مقطعين من مقاطع الفيديو قبل ذلك ، ثم سنذهب ، الجيز ، لماذا بريدز؟
‫رائع.
‫والآن مرة أخرى ، نرى انخفاضًا طفيفًا في الدقة.
‫همم.
‫وهذا يوضح فقط مقدار ما يمكن أن تكون عليه عملية ضبط المعلمات الفائقة.
‫الصحيح.
‫الأمر كله يتعلق بتلك التجربة والخطأ.
‫ما يمكنك القيام به لإصلاح ذلك هو الرجوع للخلف.
‫من المحتمل أن يكون سير العمل الخاص بك هو تجربة بعض الإعدادات يدويًا كما فعلنا هنا احتياطيًا.
‫ضبط المعلمات العالية باليد.
‫هذا هو سير العمل الذي من المحتمل أن تفعله.
‫جرب القليل منها باليد.
‫تعرف على ما إذا كان يمكنك اكتشاف شيء ما باستخدام مجموعة التحقق كما فعلنا ، ثم جرب بعض ضبط المعلمات العالية باستخدام
‫البحث العشوائي.
‫CVE.
‫يمكنك ، في هذه الحالة ، رفع هذا الرقم إلى 20 أو 50 أو نحو ذلك أو أي رقم عشوائي تجده.
‫مرة أخرى ، هذه كلها تجارب لمحاولة معرفة نوع المعلمات الأفضل.
‫ويمكنك أيضًا تغيير الشبكة التي تبحث عنها بناءً على المعلمات الفائقة
‫التي تجدها في وثائق نموذج الإعصار للنموذج الذي تستخدمه.
‫وبعد ذلك بمجرد العثور على بعض المعلمات الفائقة الجيدة باستخدام البحث العشوائي KV ، قد تأخذ
‫تلك المعلمات الفائقة ، هذه المعلمات هنا هي أفضل المعلمات ثم إنشاء شبكة أخرى للبحث في الشبكة كما
‫فعلنا هنا.
‫في حالتنا ، لم يحسن ذلك مقاييس نموذجنا ، ولكن هذا هو المكان الذي ربما نبدأ فيه التجربة أكثر
‫قليلاً.
‫جرب بعض المقاييس الأخرى المختلفة ، جرب بعض المعلمات الهجينة المختلفة.
‫ولكن من أجل الاكتمال ، ما الذي من المحتمل أن تفعله بعد ذلك ، بعد أن جربت عددًا لا بأس به من معلمات القفزات المختلفة
‫، قمت بإنشاء نموذج أساسي بالإعدادات الافتراضية.
‫لقد حاولت تعديلها يدويًا ، وحاولت تعديلها عن طريق البحث التلفزيوني العشوائي ، وحاولت تعديلها
‫عن طريق البحث الشبكي.
‫سترغب في مقارنة نماذجك.
‫لذلك دعونا نقارن.
‫مقاييس نماذجنا المختلفة.
‫رائع.
‫وللقيام بذلك ، سنقوم بإنشاء إطار بيانات.
‫لذا.
‫PD هذا هو سبب قيامنا بإعادة القواميس من جميع نماذجنا ووظيفة التقييم المسبق
‫لدينا.
‫إذن ، سيكون خط الأساس عبارة عن مقاييس أساسية ، ومن ثم سيكون CLF الثاني عبارة عن مقاييس ذاتية.
‫لقد كنت هنا عندما لا نحتاجهم.
‫سيكون البحث العشوائي عبارة عن مصفوفة سباق ، ومن ثم سيكون البحث الشبكي مصفوفة GS.
‫رائع.
‫وبعد ذلك لرؤيتها أثناء العمل ، سنقوم بمقارنة المقاييس ، والتي هي مجرد إطار بياناتنا
‫الذي قمنا بتكوينه هنا.
‫حسنًا ، قد نحتاج إلى التحرك.
‫إنه هناك.
‫سيكون هناك خطأ هناك وهو في الواقع قوس متعرج لا نحتاجه.
‫قطعة أرض نقطة.
‫حجم التين يساوي عشرة فعل.
‫دعنا نراه.
‫رائع.
‫لذلك هذا سوف يقارن جميع مقاييس نماذج التصنيف المختلفة لدينا في مكان واحد.
‫لذا يمكننا أن نرى أن نموذجنا الأساسي هو الأزرق.
‫لذلك في هذا ، لم تحصل على الأفضل هنا.
‫لقد كان أكثر من ارتباط بين CLF 2 والبحث العشوائي.
‫من حيث الدقة ، فإن CLF اثنان في المقدمة.
‫عند الاسترجاع ، يوجد خط الأساس في المقدمة وفي F1 يكون هناك رابط بين خط الأساس والمفتاح الموسيقي الثاني.
‫ومرة أخرى ، يمكنك ضبط هذا الرسم البياني لجعله أكثر وضوحًا.
‫هذا فقط لتوضيح مقاييس مختلفة.
‫لذلك هذا هو نوع الاتصال الذي تقوم به ليس فقط من أجل نفسك ، ولكن من أجل زملائك في الفريق.
‫أو إذا كنت تقدم تقريرًا إلى شخص ما في مشروع ما ، فقم بإظهار النماذج المختلفة التي
‫جربتها ثم كيفية أدائها بشكل مختلف على مقاييس التصنيف المختلفة.
‫إذا كنت تعمل على مشكلة تصنيف ، فبالطبع يمكنك القيام بنفس العملية
‫مع مشكلة الانحدار.
‫والآن ، اعتمادًا على ما تحتاجه للمشروع ، سيعتمد على النموذج.
‫لنفترض أنك تريد نموذجًا يحسن الاسترجاع.
‫في هذه الحالة ، يمكنك استخدام النموذج الأساسي أو إذا كنت ترغب في تصميم ذلك ، وتحسين الدقة
‫، يمكنك اختيار الذات للنمذجة.
‫وإذا لم تنجح أي من هذه المقاييس فعلاً معك ، فقد تستمر في محاولة العثور على بعض المقاييس الأفضل من
‫خلال البحث العشوائي أو البحث الشبكي.
‫والآن وصلنا أخيرًا إلى نهاية كيف يمكنك تحسين نموذج عن طريق الضبط المفرط للمعامل.
‫ومرة أخرى ، هناك الكثير من الأمور التي يجب تناولها هنا.
‫النقطة الأساسية هي أن نتذكر أنها عملية تجريبية.
‫تحسين النموذج من خلال الضبط المفرط للمعامل ليس هناك نوع من القانون المكتوب حول كيفية القيام
‫بذلك ، ولكن.
‫الهدف هو الاستمرار في المحاولة.
‫انظر إذا كان بإمكانك اكتشاف شيء ما.
‫تعرف على ما إذا كان يمكنك التعرف على معلمات فرط مختلفة تمتلكها النماذج المختلفة
‫، مثل مصنف الغابة العشوائية.
‫وذكّر نفسك فقط أن النموذج الأول الذي تصنعه ليس على الأرجح أفضل نموذج
‫لديك.
‫إنه نموذج أساسي ويمكن تحسينه وبناء نموذج.
‫لقد حاولنا تحسينه.
‫لنفترض أنك قررت أنك ستركز على الاستدعاء أو شيء من هذا القبيل.
‫قد ترغب في تصدير النموذج الخاص بك حتى تتمكن من مشاركته أو استخدامه في نوع من إعداد النشر.
‫لذا في القسم التالي سنلقي نظرة على ، إذا نظرنا إلى قائمتنا هنا ، ما نغطيه
‫، سننظر في كيفية حفظ النموذج ومشاركته وتحميله.
‫لذا احفظ وقم بتحميل نموذج مدرب.
‫تكمن فائدة ذلك في أنك لن تضطر إلى إعادة تدريب نموذج كما فعلنا في الأقسام القليلة الماضية.
‫لذا عد من خلال.
‫تحقق من ما قمنا بتغطيته بضبط المعلمة الفائقة كيفية تحسين معلمة النموذج باستخدام بحث
‫الشبكة.
‫جربه باستخدام البحث العشوائي ، جربه يدويًا وسأراك في الفيديو التالي.