‫Chào mừng trở lại.
‫Và video cuối cùng chúng ta đã xem, cách điều chỉnh các thông số siêu của mô hình bằng cách sử dụng tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CV Và những gì đã làm là chúng tôi xác định một không gian hoặc một từ điển của các giá trị siêu tham số khác nhau.
‫Chúng tôi muốn thử và sau đó ngẫu nhiên hóa tìm kiếm.
‫CV Kết hợp các tham số này một cách ngẫu nhiên và xây dựng một bộ phân loại với các cài đặt khác nhau, các siêu tham số
‫khác nhau, sau đó đánh giá tất cả chúng bằng cách sử dụng xác nhận chéo.
‫Hoặc chúng tôi có thể thay đổi điều này trở lại mười.
‫Chúng tôi không muốn 50 mô hình hoạt động.
‫Và sau khi thử mười kết hợp khác nhau, nó đã tìm thấy các tham số tốt nhất là bộ giá trị này
‫ở đây.
‫Sau đó, sau khi đánh giá chúng, chúng tôi thấy nó không thực sự hoạt động tốt như mô hình trước đó của chúng tôi ở đây, nơi
‫chúng tôi khuấy động chỉ bằng tay.
‫Và cuối cùng, một quy trình làm việc mà bạn có thể kết thúc khi điều chỉnh các thông số cao sẽ bắt đầu
‫bằng tay và sau đó sử dụng CV tìm kiếm ngẫu nhiên trên một không gian có các thông số cao.
‫Và sau đó khi bạn đã tìm thấy một số siêu thông số khá tốt, có thể bạn sẽ kết thúc với tìm kiếm lưới.
‫CV Hãy xem điều đó hoạt động ở đây.
‫Vì vậy, 5. 3 siêu điều chỉnh tham số với CV tìm kiếm lưới.
‫Xinh đẹp.
‫Và hãy kiểm tra lưới của chúng tôi.
‫Vì vậy, lưới của chúng tôi vào lúc này là bạn có thể nhận thấy đường cong tìm kiếm lưới có lưới từ trong đó.
‫Và lưới các tham số siêu của chúng ta vào lúc này là những giá trị này ở đây.
‫Và sự khác biệt chính ở đây giữa tìm kiếm ngẫu nhiên và tìm kiếm lưới là tìm kiếm ngẫu nhiên có một tham số được gọi
‫là NITTA, đó là những gì chúng ta đã thấy ở đây.
‫Chúng tôi có thể đặt giới hạn số lượng mô hình để thử.
‫Vì vậy, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi đã sử dụng mười.
‫Vì vậy, nếu chúng ta nhìn lại ở đây, phần trên cùng của mã này phù hợp với năm nếp gấp cho mỗi ứng viên trong số mười ứng cử viên
‫với tổng số 50/5.
‫Sự khác biệt chính giữa CV tìm kiếm ngẫu nhiên và CV tìm kiếm theo lưới là CV tìm kiếm theo lưới giống
‫như một tìm kiếm thô bạo.
‫Nó có nghĩa là nó sẽ đi qua mọi kết hợp duy nhất có sẵn ở đây.
‫Vì vậy, nếu chúng ta có một cái nhìn, chúng ta có sáu giá trị ở đó.
‫Vì vậy, nó sẽ là sáu lần, năm lần hai lần, ba lần ba.
‫Vì vậy, có sáu tham số ở đây.
‫Có năm ở đây, hai ở đây, ba, ba tổng cộng, 540 tham số khác nhau mà nó sẽ thử hoặc kết hợp các
‫tham số.
‫Và đó là rất nhiều điều đã được xác thực sau đó.
‫Vì vậy, thời gian đã tăng thêm năm 2700 mô hình, đó là rất nhiều, phải không?
‫Điều đó sẽ mất rất nhiều đào tạo về sức mạnh máy tính.
‫Một mô hình có thể mất đủ thời gian, nhưng việc đào tạo 2700 mô hình trong số đó, đặc biệt nếu bạn đang làm việc với
‫tập dữ liệu lớn, có thể sẽ không phù hợp với máy tính xách tay của bạn.
‫Bạn có thể cần một máy tính lớn hoặc chúng tôi có thể giảm không gian tìm kiếm.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem điều đó trong hành động.
‫Vì vậy, ý tôi muốn nói là chúng ta cũng sẽ tạo Grid, sử dụng nhiều hơn một chút không gian siêu tham số
‫hạn chế.
‫Vì vậy, về bản chất chỉ giảm số lượng tìm kiếm lưới siêu tham số phải trải qua.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem điều này trong hành động.
‫Những gì chúng tôi có thể làm là chỉ sao chép cái này.
‫Và bây giờ bạn sẽ tạo Grid hai trong thực tế như thế nào?
‫Chúng tôi chỉ có thể sao chép và dán nó, điều mà chúng tôi đã thực hiện.
‫Tôi muốn sắp xếp những thứ này để tất cả trông có vẻ đa âm.
‫Chúng ta bắt đầu.
‫Bây giờ chúng ta chỉ có thể sao chép và dán nó và sau đó chỉ cần xóa chúng một cách ngẫu nhiên.
‫Xóa bỏ.
‫Chúng tôi có thể không làm điều đó.
‫Vì vậy, chúng tôi đã xem qua Tìm kiếm ngẫu nhiên XXV và nó đã hoàn thành.
‫Giả sử chúng tôi lên đến 50 mô hình khác nhau như chúng tôi đã có trước đây, nhưng trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi chỉ thực
‫sự làm được mười.
‫Chúng tôi có thể lấy các thông số này.
‫Các thông số tốt nhất từ CV tìm kiếm ngẫu nhiên của chúng tôi.
‫Và sử dụng chúng để tác động đến nơi chúng tôi muốn chạy tìm kiếm lưới.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Tham số tốt nhất của chúng tôi là 262 căn bậc hai.
‫Vì vậy, những gì chúng tôi có thể làm gì?
‫Loại bỏ mười.
‫Giữ 500 ở đó và loại bỏ hai cái này.
‫Chuẩn rồi.
‫Độ sâu tối đa là không có, vì vậy chúng tôi có thể giữ như không có.
‫Vì vậy, nó chỉ có một lựa chọn ở đó.
‫Và sau đó đối với căn bậc hai, chúng ta có thể thực sự giữ nó dưới dạng tự động hoặc căn bậc hai.
‫Và sau đó chúng ta có những gì khác.
‫Chia mẫu trung bình là sáu.
‫Chúng tôi có thể loại bỏ bốn và hai và sau đó những gì chúng tôi có thể làm các mẫu nhỏ nhất.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể giữ đó là một và hai.
‫Vậy chúng ta đã làm gì ở đây?
‫Chà, những gì chúng tôi đã làm là chúng tôi đã giảm không gian tìm kiếm của chúng tôi về các thông số siêu.
‫Vậy bây giờ.
‫Hãy nhớ rằng chúng tôi đã có 540 kết hợp khác nhau ở đó.
‫Những gì chúng ta có?
‫Vì vậy, chúng tôi có ba lần.
‫Một lần hai lần một lần hai.
‫Vì vậy, 12 và sau đó nó sẽ được xác nhận chéo năm lần để chúng tôi có thể điều chỉnh điều này bằng cách sử dụng tham số KV.
‫Vì vậy, 60 so với 2700.
‫Vì vậy, đó là rất nhiều thông số ít hơn ở đó.
‫Vì vậy, làm thế nào chúng ta sẽ làm điều này trong thực tế?
‫Làm thế nào chúng ta sẽ sử dụng CV tìm kiếm lưới để tìm các siêu tham số tốt nhất trong không gian này?
‫Như mọi khi, chúng ta hãy xem nó hoạt động từ Lựa chọn mô hình Skyline DOT, Lưới nhập, CV tìm kiếm và chúng tôi muốn
‫nhập cũng như đào tạo phân tách thử nghiệm.
‫Chúng tôi có thể đã có điều đó.
‫Chúng ta có thể đặt nó ở đó.
‫Hạt giống ngẫu nhiên.
‫Tuyệt vời.
‫Tách ra.
‫Chỉnh sửa Những gì chúng tôi có thể làm thực sự là chỉ đưa mã này lên đây vì nó chính xác là mã mà chúng tôi muốn
‫sử dụng trước đây.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ chỉ lấy cái này.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ thay đổi một điều.
‫Đi xuống.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, chúng tôi đang sử dụng cùng một tập dữ liệu như CV tìm kiếm ngẫu nhiên của chúng tôi, làm cho chúng được phân chia giống nhau.
‫Chúng tôi đang khởi tạo một bộ phân loại vi rút ngẫu nhiên, nhưng lần này chúng tôi sẽ thiết lập.
‫Tìm kiếm theo lưới CV.
‫CV tìm kiếm lưới tuyệt vời.
‫Và sau đó chúng tôi sẽ phù hợp với nó.
‫Tìm kiếm lưới.
‫Lưu nó ở đây và bây giờ.
‫Có một tham số khác ở đây.
‫Vì vậy, cái này sẽ là lưới tham số, tôi tin.
‫Nó sẽ không có ETA bởi vì tìm kiếm lưới giống như lực lượng vũ phu.
‫Nó thử mọi cách kết hợp đơn lẻ và chúng tôi muốn nó thử lưới của chúng tôi để không nối lưới một vì nó có ít tùy chọn
‫hơn ở lưới hai như chúng ta đã thấy trước đây.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ tiếp tục ở đây giữ cho xác thực chéo gấp năm lần BOE tương đương với điều đó. Bây giờ chúng ta hãy xem xét những
‫gì đang xảy ra.
‫Vì vậy, chúng tôi đang nhập CV tìm kiếm lưới.
‫Chúng tôi đã tạo lưới hai, là cơ sở tìm kiếm tinh chỉnh của các thông số siêu khác nhau.
‫Vì vậy, các cài đặt khác nhau, chẳng hạn như nếu bạn đang làm việc cho bữa ăn yêu thích của mình, điều
‫chỉnh lò nướng của bạn, nếu bạn đặt nhiệt độ ở 400 độ, đó là quá cao.
‫Vì vậy, nếu nó bắt đầu ở 180 độ và nó xảy ra, được rồi, bạn có thể đi, tại sao tôi lại đi sang phải
‫500 hoặc 400 độ khi tôi chỉ có thể nhảy một chút lên 400?
‫Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng tôi đã tạo Grid hai.
‫Chúng tôi đã dựa trên các tham số tốt nhất hoặc các siêu thông số tốt nhất mà CV được tìm kiếm ngẫu nhiên của chúng tôi hoặc CV
‫tìm kiếm ngẫu nhiên đã tìm thấy.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Hãy xây dựng một bộ phân loại rừng ngẫu nhiên bằng cách sử dụng CV tìm kiếm lưới.
‫Vì vậy, đây là cách nó sẽ diễn ra một lần nữa.
‫Điều tương tự.
‫Và lắp năm nếp gấp cho mỗi người trong số 12 ứng cử viên với tổng số 60 lần vừa vặn.
‫Bây giờ Seavey tìm kiếm theo lưới sẽ làm gì, giống như tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CV Nó sẽ đi qua tất cả các tham số siêu khác nhau này và chuyển chúng vào bộ phân loại rừng ngẫu
‫nhiên của chúng tôi, thử từng cách kết hợp khác nhau.
‫Và cuối cùng khi nó kết thúc, chúng ta sẽ có thể đi, Jeez, những người tham gia tốt nhất CLF.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, có thể mất một chút thời gian với tìm kiếm lưới.
‫CV Đây là điều cần ghi nhớ.
‫Bạn càng có nhiều tham số siêu lớn ở đây, thì thời gian tìm kiếm trên lưới càng lâu.
‫CV Để chạy vì nó phải thử mọi tổ hợp siêu tham số ở đây.
‫Vì vậy, bây giờ, như chúng ta đã làm trước đây, chúng ta có thể đánh giá trình phân loại tìm kiếm lưới của mình bằng cách đưa ra các dự đoán với
‫nó và sau đó sử dụng chức năng đánh giá của chúng ta để tìm ra nó hoạt động như thế nào.
‫Vì vậy, chúng ta hãy làm điều đó.
‫Tôi thực sự sẽ đi.
‫Hừ, tại sao?
‫Preds bằng gs.
‫CLF dự đoán cũng sẽ dự đoán trên dữ liệu thử nghiệm.
‫Kiểm tra X và sau đó chúng tôi sẽ đánh giá các dự đoán.
‫Các chỉ số GPS tương đương với đánh giá chênh lệch.
‫Chức năng của chúng tôi, một chức năng mà chúng tôi đã xác định trong một vài video trước và sau đó chúng tôi sẽ đi, geez, tại sao lại là Preds?
‫Tuyệt vời.
‫Và bây giờ một lần nữa, chúng ta thấy độ chính xác giảm nhẹ.
‫Hừ!
‫Và điều đó chỉ cho thấy mức độ của một quá trình điều chỉnh các thông số siêu.
‫Đúng.
‫Đó là tất cả về thử nghiệm và sai lầm.
‫Những gì bạn có thể làm để khắc phục điều này là quay trở lại.
‫Quy trình làm việc của bạn có thể sẽ được thử một vài cài đặt thủ công như chúng tôi đã sao lưu ngay tại đây.
‫Điều chỉnh các thông số cao bằng tay.
‫Đây là quy trình công việc bạn có thể làm.
‫Hãy thử một vài trong số này bằng tay.
‫Xem liệu bạn có thể tìm ra điều gì đó với tập hợp xác thực như chúng tôi đã làm hay không và sau đó thử một số điều chỉnh thông số cao bằng cách
‫sử dụng tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫CVE.
‫Trong trường hợp này, bạn có thể tăng con số này lên 20 hoặc 50 hoặc lâu hơn hoặc bất kỳ con số tùy ý nào mà bạn tìm thấy.
‫Một lần nữa, đây là tất cả thử nghiệm để thử và tìm ra loại thông số nào tốt hơn.
‫Và bạn thậm chí có thể thay đổi lưới mà bạn đang tìm kiếm dựa trên các thông số siêu
‫mà bạn tìm thấy trong tài liệu mô hình lốc xoáy cho mô hình bạn đang sử dụng.
‫Và sau đó khi bạn đã tìm thấy một số siêu tham số tốt bằng cách sử dụng KV tìm kiếm ngẫu nhiên, bạn có thể lấy những siêu
‫tham số đó, những siêu tham số này ở đây là tham số tốt nhất và sau đó tạo một lưới khác để tìm kiếm theo lưới giống như chúng
‫ta đã làm ở đây.
‫Trong trường hợp của chúng tôi, nó không cải thiện các chỉ số của mô hình của chúng tôi, nhưng đây là nơi chúng tôi có thể sẽ bắt đầu thử nghiệm
‫thêm một chút.
‫Hãy thử một vài chỉ số khác, thử một vài tham số kết hợp khác.
‫Nhưng để hoàn thiện, những gì bạn có thể làm sau đó, sau khi bạn đã thử một vài thông số hop khác nhau, bạn đã
‫tạo một mô hình cơ sở với các cài đặt mặc định.
‫Bạn đã cố gắng điều chỉnh chúng bằng tay, bạn đã cố gắng điều chỉnh chúng bằng cách ngẫu nhiên hóa tìm kiếm TV và bạn đã cố
‫gắng điều chỉnh chúng bằng tìm kiếm lưới.
‫Bạn sẽ muốn so sánh các mô hình của mình.
‫Vì vậy, chúng ta hãy so sánh.
‫Các chỉ số mô hình khác nhau của chúng tôi.
‫Tuyệt vời.
‫Và để làm như vậy, chúng ta sẽ tạo một khung dữ liệu.
‫Vì thế.
‫PD Đây là lý do tại sao chúng tôi đã trả lại các từ điển từ tất cả các mô hình của chúng tôi, tất cả các mô hình của chúng tôi và chức năng trước
‫đánh giá của chúng tôi.
‫Vì vậy, đường cơ sở sẽ là số liệu cơ bản và sau đó CLF hai sẽ là chỉ số tự thân.
‫Tôi đã ở đây khi chúng tôi không cần chúng.
‫Tìm kiếm ngẫu nhiên sẽ là một ma trận đua, và sau đó tìm kiếm theo lưới sẽ trở thành ma trận GS.
‫Tuyệt vời.
‫Và sau đó để xem nó hoạt động, chúng tôi sẽ đi so sánh các chỉ số, đó chỉ là khung dữ liệu của chúng tôi
‫mà chúng tôi đã tạo ở đây.
‫Chà, chúng ta có thể cần phải di chuyển.
‫Nó ở trên đó.
‫Sẽ có một lỗi trong đó thực sự là dấu ngoặc vuông mà chúng tôi không cần.
‫Thanh dấu chấm.
‫Kích thước hình bằng mười hành động.
‫Hãy xem nó.
‫Tuyệt vời.
‫Vì vậy, điều này sẽ so sánh tất cả các chỉ số mô hình phân loại khác nhau của chúng tôi trong một không gian.
‫Vì vậy, chúng tôi có thể thấy mô hình cơ sở của chúng tôi là màu xanh lam.
‫Vì vậy, về điều này, nó không đạt được điều tốt nhất ở đây.
‫Đó là sự ràng buộc nhiều hơn giữa CLF hai và tìm kiếm ngẫu nhiên.
‫Về độ chính xác, CLF hai nằm ở phía trước.
‫Nhắc lại, đường cơ sở nằm ở phía trước và trên F1, đó là sự ràng buộc giữa đường cơ sở và khóa hai.
‫Và một lần nữa, bạn có thể điều chỉnh biểu đồ này để hiển thị rõ hơn.
‫Đây chỉ là để chứng minh các số liệu khác nhau.
‫Vì vậy, đây là kiểu giao tiếp bạn làm không chỉ cho bản thân mà còn cho đồng đội của bạn.
‫Hoặc nếu bạn đang báo cáo cho ai đó trong một dự án, là cho họ thấy các mô hình khác nhau mà bạn đã
‫thử và sau đó là cách họ hoạt động khác nhau trên các số liệu phân loại khác nhau.
‫Nếu bạn đang giải quyết vấn đề phân loại, tất nhiên bạn có thể thực hiện quy trình tương
‫tự với vấn đề hồi quy.
‫Và bây giờ, tùy thuộc vào những gì bạn cần cho dự án, sẽ phụ thuộc vào mô hình nào.
‫Vì vậy, giả sử bạn muốn một mô hình tối ưu hóa khả năng thu hồi.
‫Trong trường hợp này, bạn có thể sử dụng mô hình cơ sở hoặc nếu bạn muốn lập mô hình đó, tối ưu hóa độ
‫chính xác, bạn có thể chọn tự để lập mô hình.
‫Và nếu không có số liệu nào trong số này thực sự phù hợp với bạn, bạn có thể tiếp tục cố gắng tìm một số chỉ số tốt
‫hơn thông qua tìm kiếm ngẫu nhiên hoặc tìm kiếm theo lưới.
‫Và bây giờ chúng ta cuối cùng đã đi đến phần cuối về cách bạn có thể cải thiện một mô hình thông qua điều chỉnh siêu tham số.
‫Và một lần nữa, có rất nhiều thứ để tham gia ở đây.
‫Điểm mấu chốt là hãy nhớ rằng đó là một quá trình thử nghiệm.
‫Cải thiện một mô hình thông qua điều chỉnh siêu tham số không có loại luật thành văn nào về cách bạn làm
‫điều đó, nhưng.
‫Vấn đề là chỉ cần tiếp tục cố gắng.
‫Xem nếu bạn có thể tìm ra một cái gì đó.
‫Xem liệu bạn có thể tự làm quen với các siêu thông số khác nhau mà các kiểu máy khác nhau có,
‫chẳng hạn như bộ phân loại rừng ngẫu nhiên.
‫Và chỉ cần nhắc nhở bản thân rằng mô hình đầu tiên mà bạn tạo ra có nhiều khả năng không phải là mô hình tốt nhất mà bạn
‫sẽ có.
‫Đó là một mô hình cơ sở và nó có thể được cải thiện và để xây dựng một mô hình.
‫Chúng tôi đã cố gắng cải thiện nó.
‫Giả sử bạn đã quyết định tập trung vào việc nhớ lại hoặc những thứ tương tự.
‫Bạn có thể muốn xuất mô hình của mình để có thể chia sẻ hoặc sử dụng nó trong một số loại thiết lập triển khai.
‫Vì vậy, trong phần tiếp theo chúng ta sẽ xem xét, nếu chúng ta xem danh sách của chúng ta ở đây, những gì chúng ta
‫đang đề cập, chúng ta sẽ xem xét cách lưu và chia sẻ và tải mô hình.
‫Vì vậy, hãy lưu và tải một mô hình được đào tạo.
‫Lợi ích của việc này là bạn sẽ không phải đào tạo lại một mô hình như chúng tôi đã làm trong một vài phần trước.
‫Vì vậy, quay trở lại thông qua.
‫Kiểm tra những gì chúng tôi đã đề cập với điều chỉnh siêu tham số cách cải thiện siêu tham số mô hình với tìm
‫kiếm lưới.
‫Hãy dùng thử với tính năng tìm kiếm ngẫu nhiên, hãy thử bằng tay và hẹn gặp lại bạn trong video tiếp theo.