Hyperparameter (machine learning)
இயந்திர கற்றலில், ஹைப்பர் அளவுரு என்பது கற்றல் செயல்முறையைக் கட்டுப்படுத்த அதன் மதிப்பு பயன்படுத்தப்படும் ஒரு அளவுரு ஆகும். இதற்கு மாறாக, மற்ற அளவுருக்களின் மதிப்புகள் (பொதுவாக முனை எடைகள்) பயிற்சி மூலம் பெறப்படுகின்றன. ஹைப்பர் அளவுருக்களை மாதிரி ஹைப்பர் அளவுருக்களாக வகைப்படுத்தலாம், அவை பயிற்சி தொகுப்பில் இயந்திரத்தைப் பொருத்தும்போது யூகிக்க முடியாது, ஏனெனில் அவை மாதிரி தேர்வு பணி அல்லது அல்காரிதம் ஹைப்பர் அளவுருக்களைக் குறிக்கின்றன, அவை கொள்கையளவில் மாதிரியின் செயல்திறனில் எந்த தாக்கத்தையும் ஏற்படுத்தாது, ஆனால் கற்றல் செயல்முறையின் வேகம் மற்றும் தரத்தை பாதிக்கின்றன. ஒரு மாதிரி ஹைப்பர் அளவுருவின் எடுத்துக்காட்டு ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பின் இடவியல் மற்றும் அளவு ஆகும். கற்றல் விகிதம் மற்றும் தொகுதி அளவு மற்றும் சிறிய தொகுதி அளவு ஆகியவை வழிமுறை ஹைப்பர் அளவுருக்களின் எடுத்துக்காட்டுகளாகும். தொகுதி அளவு என்பது முழு தரவு மாதிரியைக் குறிக்கலாம், அங்கு சிறிய தொகுதி அளவு சிறிய மாதிரி தொகுப்பாக இருக்கும். வெவ்வேறு மாதிரி பயிற்சி வழிமுறைகளுக்கு வெவ்வேறு ஹைப்பர் அளவுருக்கள் தேவைப்படுகின்றன, சில எளிய வழிமுறைகளுக்கு (சாதாரண குறைந்தபட்ச சதுர பின்னடைவு போன்றவை) எதுவும் தேவையில்லை. இந்த ஹைப்பர் அளவுருக்களைப் பொறுத்தவரை, பயிற்சி வழிமுறை தரவுகளிலிருந்து அளவுருக்களைக் கற்றுக்கொள்கிறது. உதாரணமாக, லாஸோ என்பது ஒரு வழிமுறை, இது சாதாரண குறைந்தபட்ச சதுர பின்னடைவுக்கு ஒரு ஒழுங்குமுறை ஹைப்பர் அளவுருவைச் சேர்க்கிறது, இது பயிற்சி வழிமுறை மூலம் அளவுருக்களை மதிப்பிடுவதற்கு முன்பு அமைக்கப்பட வேண்டும். பரிசீலனைகள் ஒரு மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும் சோதிப்பதற்கும் தேவைப்படும் நேரம் அதன் ஹைப்பர் அளவுருக்களின் தேர்வைப் பொறுத்தது. ஒரு ஹைப்பர் அளவுரு பொதுவாக தொடர்ச்சியான அல்லது முழு எண் வகையைச் சேர்ந்தது, இது கலப்பு வகை உகப்பாக்கம் சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கிறது. சில ஹைப்பர் அளவுருக்களின் இருப்பு மற்றவற்றின் மதிப்பைப் பொறுத்து நிபந்தனைக்குட்பட்டது, எ. கா. ஒரு நரம்பியல் வலையமைப்பில் உள்ள ஒவ்வொரு மறைக்கப்பட்ட அடுக்கின் அளவும் அடுக்குகளின் எண்ணிக்கையைப் பொறுத்து நிபந்தனையாக இருக்கலாம். கடினம் கற்றுக்கொள்ளக்கூடிய அளவுருக்கள் பொதுவாக, ஆனால் எப்போதும் அல்ல, நன்கு அறியப்பட்ட சாய்வு அடிப்படையிலான முறைகளைப் பயன்படுத்தி ஹைப்பர் அளவுருக்களைக் கற்றுக்கொள்ள முடியாது (சாய்வு வம்சாவளி, எல். பி. எஃப். ஜி. எஸ் போன்றவை)-அவை பொதுவாக அளவுருக்களைக் கற்றுக்கொள்ளப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த ஹைப்பர் அளவுருக்கள் ஒரு மாதிரி பிரதிநிதித்துவத்தை விவரிக்கும் அளவுருக்கள் ஆகும், அவை பொதுவான தேர்வுமுறை முறைகளால் கற்றுக்கொள்ள முடியாது, இருப்பினும் இழப்பு செயல்பாட்டை பாதிக்கின்றன. ஆதரவு திசையன் இயந்திரங்களில் உள்ள பிழைகளுக்கான சகிப்புத்தன்மை ஹைப்பர் அளவுரு ஒரு எடுத்துக்காட்டு. பயிற்சியளிக்க முடியாத அளவுருக்கள் சில நேரங்களில், ஹைப்பர் அளவுருக்களை பயிற்சி தரவுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்ள முடியாது, ஏனெனில் அவை ஒரு மாதிரியின் திறனை தீவிரமாக அதிகரிக்கின்றன, மேலும் இழப்பு செயல்பாட்டை விரும்பத்தகாத குறைந்தபட்சத்திற்கு (தரவுகளில் அதிகப்படியான பொருத்தம் மற்றும் சத்தத்தை எடுப்பது) தள்ளலாம், தரவுகளில் உள்ள கட்டமைப்பின் செழுமையை சரியாக வரைபடமாக்குவதற்கு மாறாக. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு பின்னடைவு மாதிரியைப் பொருத்தக்கூடிய ஒரு பல்லுறுப்புக்கோவை சமன்பாட்டின் அளவைப் பயிற்றுவிக்கக்கூடிய அளவுருவாகக் கருதினால், மாதிரி தரவுகளுக்கு சரியாக பொருந்தும் வரை பட்டம் அதிகரிக்கும், இது குறைந்த பயிற்சி பிழையை அளிக்கிறது, ஆனால் மோசமான பொதுமைப்படுத்தல் செயல்திறனை அளிக்கிறது. பெரும்பாலான செயல்திறன் மாறுபாடுகள் ஒரு சில ஹைப்பர் அளவுருக்களுக்கு மட்டுமே காரணமாக இருக்கலாம். ஒரு அல்காரிதம், ஹைப்பர் அளவுரு அல்லது இன்டராக்ட்டிங் ஹைப்பர் அளவுருக்களின் ட்யூனபிலிட்டி என்பது அதை ட்யூன் செய்வதன் மூலம் எவ்வளவு செயல்திறனைப் பெற முடியும் என்பதற்கான அளவீடு ஆகும். ஒரு எல்எஸ்டிஎம்-ஐப் பொறுத்தவரை, கற்றல் விகிதத்தைத் தொடர்ந்து நெட்வொர்க் அளவு அதன் மிக முக்கியமான ஹைப்பர் அளவுருக்கள் என்றாலும், பேட்சிங் மற்றும் வேகமானது அதன் செயல்திறனில் குறிப்பிடத்தக்க தாக்கத்தை ஏற்படுத்தாது. சில ஆராய்ச்சிகள் ஆயிரக்கணக்கான சிறிய தொகுதி அளவுகளைப் பயன்படுத்துவதை ஆதரித்திருந்தாலும், மற்ற ஆய்வுகள் 2 முதல் 32 வரையிலான சிறிய தொகுதி அளவுகளுடன் சிறந்த செயல்திறனைக் கண்டறிந்துள்ளன. கற்றலில் உள்ளார்ந்த சீரற்ற தன்மை என்பது அனுபவ ஹைப்பர் அளவுரு செயல்திறன் அதன் உண்மையான செயல்திறன் அல்ல என்பதை நேரடியாகக் குறிக்கிறது. ஹைப்பர் அளவுருக்கள், சீரற்ற விதைகள் அல்லது ஒரே வழிமுறையின் வெவ்வேறு செயல்பாடுகள் ஆகியவற்றில் எளிய மாற்றங்களுக்கு வலுவானதாக இல்லாத முறைகள் குறிப்பிடத்தக்க எளிமைப்படுத்தல் மற்றும் வலுவூட்டல் இல்லாமல் பணி முக்கியமான கட்டுப்பாட்டு அமைப்புகளில் ஒருங்கிணைக்க முடியாது. வலுவூட்டல் கற்றல் வழிமுறைகள், குறிப்பாக, அதிக எண்ணிக்கையிலான சீரற்ற விதைகள் மீது அவற்றின் செயல்திறனை அளவிட வேண்டும், மேலும் ஹைப்பர் அளவுருக்களின் தேர்வுகளுக்கு அவற்றின் உணர்திறனை அளவிட வேண்டும். குறைந்த எண்ணிக்கையிலான சீரற்ற விதைகளுடன் அவற்றின் மதிப்பீடு அதிக மாறுபாடு காரணமாக செயல்திறனை போதுமான அளவு பிடிக்கவில்லை. சில வலுவூட்டல் கற்றல் முறைகள், எடுத்துக்காட்டாக. டிடிபிஜி (ஆழமான தீர்மானிக்கும் கொள்கை சாய்வு), மற்றவர்களை விட ஹைப்பர் அளவுரு தேர்வுகளுக்கு அதிக உணர்திறன் கொண்டவை. உகப்பாக்கம் ஹைப்பர் அளவுரு உகப்பாக்கம் ஹைப்பர் அளவுருக்களின் ஒரு டப்பிளைக் கண்டறிகிறது, இது ஒரு உகந்த மாதிரியை அளிக்கிறது, இது கொடுக்கப்பட்ட சோதனைத் தரவுகளில் முன்னரே வரையறுக்கப்பட்ட இழப்பு செயல்பாட்டைக் குறைக்கிறது. புறநிலை செயல்பாடு ஹைப்பர் அளவுருக்களின் ஒரு டப்பிளை எடுத்து அதனுடன் தொடர்புடைய இழப்பைத் தருகிறது. மறுஉருவாக்கம் ஹைப்பர் அளவுருக்களை சரிசெய்வதைத் தவிர, இயந்திர கற்றல் என்பது அளவுருக்கள் மற்றும் முடிவுகளை சேமித்து ஒழுங்கமைப்பதையும், அவை மறுஉருவாக்கம் செய்யக்கூடியவை என்பதை உறுதிப்படுத்துவதையும் உள்ளடக்கியது. இந்த நோக்கத்திற்காக ஒரு வலுவான உள்கட்டமைப்பு இல்லாத நிலையில், ஆராய்ச்சி குறியீடு பெரும்பாலும் விரைவாக உருவாகி, கணக்குப் பராமரிப்பு மற்றும் இனப்பெருக்கம் போன்ற அத்தியாவசிய அம்சங்களை சமரசம் செய்கிறது. இயந்திர கற்றலுக்கான ஆன்லைன் ஒத்துழைப்பு தளங்கள் விஞ்ஞானிகள் தானாகவே சோதனைகள், தரவு மற்றும் வழிமுறைகளைப் பகிர்ந்து கொள்ளவும், ஒழுங்கமைக்கவும், விவாதிக்கவும் அனுமதிப்பதன் மூலம் மேலும் செல்கின்றன. ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளுக்கு இனப்பெருக்கம் குறிப்பாக கடினமாக இருக்கலாம். மேலும் காண்க ஹைப்பர்-ஹூரிஸ்டிக் ரெப்ளிகேஷன் கிரைசிஸ் குறிப்புகள் இயந்திர கற்றல் மாதிரி தேர்வு