Hyperparameters (พารามิเตอร์เฉพาะ) ใน Deep Learning เป็นพารามิเตอร์ที่ต้องกำหนดค่าโดยผู้ใช้และไม่ได้ถูกเรียนรู้หรือปรับค่าจากการฝึกฝนโมเดล เพื่อควบคุมและปรับปรุงกระบวนการการเรียนรู้ของโมเดลเพื่อให้โมเดลทำงานได้ดีที่สุด บางครั้งการเลือกค่า hyperparameters ที่เหมาะสมอาจมีผลต่อประสิทธิภาพของโมเดลที่ได้ต่อไป
ตัวอย่างของ hyperparameters ที่ใช้ใน Deep Learning ได้แก่:
- Learning Rate (อัตราการเรียนรู้): ความเร็วในการปรับค่าน้ำหนักของโครงข่าย
- Number of Hidden Layers (จำนวนชั้นซ่อน): จำนวนของชั้นซ่อนที่มีในโครงข่าย
- Number of Neurons in Hidden Layers (จำนวนโหนดในชั้นซ่อน): จำนวนโหนดในแต่ละชั้นซ่อน
- Batch Size (ขนาดแบตช์): จำนวนของข้อมูลที่ใช้ในการอัปเดตค่าน้ำหนักในแต่ละครั้งของ Gradient Descent
- Number of Epochs (จำนวนรอบการฝึกฝน): จำนวนรอบของการฝึกฝนโมเดล
- Activation Function (ฟังก์ชันการกระตุ้น): ฟังก์ชันที่ใช้ในการคำนวณค่าออกของโหนด
- Dropout Rate (อัตราส่วน Dropout): อัตราส่วนของโหนดที่ปิดใช้งานในชั้น Dropout
- Weight Initialization (การกำหนดค่าเริ่มต้นของน้ำหนัก): วิธีการกำหนดค่าเริ่มต้นของน้ำหนักในโครงข่าย
- Optimizer Algorithm (อัลกอริทึมการปรับแต่ง): อัลกอริทึมที่ใช้ในการปรับค่าน้ำหนักของโครงข่าย
การเลือกค่า hyperparameters ที่เหมาะสมและการทำการทดลองต่างๆ เพื่อหาค่าที่ดีที่สุดสามารถช่วยให้โมเดลมีประสิทธิภาพในการทำนายและตัดสินใจที่ดีขึ้น
ใน Deep Learning, น้ำหนัก (weights) และไบแอส (biases) เป็นส่วนสำคัญในโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ซึ่งใช้ในกระบวนการคำนวณและตัดสินใจในการทำนายข้อมูล ดังนี้:
- น้ำหนัก (weights): เป็นพารามิเตอร์ที่ใช้ในการคูณค่าข้อมูลนำเข้าที่เข้าสู่โหนดในชั้นก่อนหน้ากับค่าน้ำหนักเพื่อคำนวณผลลัพธ์ที่โหนดปัจจุบัน น้ำหนักสามารถกำหนดความสำคัญของแต่ละลักษณะในข้อมูลนำเข้า โดยค่าน้ำหนักที่มากขึ้นจะทำให้ลักษณะนั้นมีความสำคัญมากขึ้นในการตัดสินใจ
- ไบแอส (biases): เป็นพารามิเตอร์ที่ใช้ในกระบวนการบวกค่าน้ำหนักและค่าขั้นตอนของโหนดเพื่อให้เกิดการเปิดใช้งาน (activation) ในโหนดปัจจุบัน ไบแอสช่วยให้โมเดลสามารถเรียนรู้และจับความซับซ้อนของข้อมูลได้ การปรับค่าไบแอสจะช่วยให้โมเดลสามารถสร้างเกณฑ์ตัดสินใจและทำนายค่าได้ดีขึ้น
การปรับค่าน้ำหนักและไบแอสในโครงข่ายประสาทเทียมเป็นกระบวนการสำคัญในกระบวนการฝึกฝน (training) ของโมเดล เพื่อให้โมเดลเรียนรู้และปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายข้อมูลในกระบวนการเรียนรู้