AI Platform Optimizer und HyperTune sind zwei unterschiedliche Funktionen der Google Cloud AI Platform zur Optimierung des Trainings von Modellen für maschinelles Lernen. Obwohl beide darauf abzielen, die Modellleistung zu verbessern, unterscheiden sie sich in ihren Ansätzen und Funktionalitäten.
AI Platform Optimizer ist eine Funktion, die den Hyperparameterraum automatisch durchsucht, um den besten Satz von Hyperparametern für das Training eines Modells zu finden. Hyperparameter sind die Einstellungen, die das Verhalten und die Leistung eines Modells bestimmen, wie z. B. Lernrate, Stapelgröße und Regularisierungsstärke. AI Platform Optimizer verwendet eine Technik namens Bayesianische Optimierung, um effizient nach den optimalen Hyperparametern zu suchen.
Bei der Bayes'schen Optimierung wird ein probabilistisches Modell der Zielfunktion erstellt, das die Leistung des Modells in Bezug auf die Hyperparameter darstellt. Dieses Modell wird dann verwendet, um neue Sätze von Hyperparametern zur Bewertung vorzuschlagen. Durch die iterative Bewertung und Aktualisierung des Modells konvergiert AI Platform Optimizer schrittweise zum besten Satz von Hyperparametern. Dieser automatisierte Prozess spart Zeit und Aufwand im Vergleich zur manuellen Hyperparameter-Abstimmung.
Andererseits ist HyperTune eine Funktion, die es Benutzern ermöglicht, Hyperparameter-Tuning manuell durchzuführen. Es bietet ein Framework zum Definieren und Ausführen von Hyperparameter-Tuning-Jobs, bei dem mehrere Trainingsläufe mit unterschiedlichen Hyperparameter-Konfigurationen parallel ausgeführt werden. HyperTune bietet die Flexibilität, die zu optimierenden Hyperparameter, ihre Suchräume und den zu verwendenden Suchalgorithmus anzugeben.
Mit HyperTune haben Benutzer mehr Kontrolle über den Hyperparameter-Tuning-Prozess. Sie können den Suchraum für jeden Hyperparameter definieren, indem sie beispielsweise einen Bereich oder einen diskreten Satz von Werten angeben. HyperTune unterstützt verschiedene Suchalgorithmen, darunter Rastersuche, Zufallssuche und die erweiterte Bayes'sche Optimierung. Benutzer können auch die zu optimierende objektive Metrik angeben, z. B. Genauigkeit oder mittlerer quadratischer Fehler.
AI Platform Optimizer automatisiert den Prozess der Hyperparameter-Optimierung mithilfe der Bayes'schen Optimierung, während HyperTune ein Framework für die manuelle Hyperparameter-Optimierung mit mehr Flexibilität und Kontrolle bietet.
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