Lernrate

Beim maschinellen Lernen (ML) ist die Lernrate ein Hyperparameter, der die Schrittweite für die Aktualisierung der Modellparameter während des Trainings bestimmt. Es handelt sich um einen kritischen Faktor im Optimierungsprozess und kann erhebliche Auswirkungen auf die Leistung des Modells haben.

Die Größe der Schritte, die die Optimierungsmethode zur Aktualisierung der Modellparameter unternimmt, wird durch die Lernrate bestimmt, die normalerweise vor Beginn des Trainings gewählt wird. Wenn die Lernrate zu hoch ist, werden die Parameter des Modells möglicherweise zu schnell aktualisiert, was dazu führen kann, dass es von der idealen Lösung abweicht und instabiles oder oszillierendes Verhalten zeigt. Wenn die Lernrate zu niedrig ist, werden die Parameter des Modells möglicherweise zu langsam aktualisiert, was die Konvergenz behindern und mehr Trainingsiterationen erfordern kann, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Wie bestimmt man die Lernrate für ein maschinelles Lernmodell?

Das Bestimmen der idealen Lernrate für ein bestimmtes Modell und einen bestimmten Datensatz kann schwierig sein und der Prozess erfordert oft einige Versuche und Irrtümer. Ein typischer Ansatz besteht darin, verschiedene Lernraten auszuprobieren und die Leistung des Modells in jeder Phase zu bewerten, um die beste Lernrate zu finden. Durch dynamisches Anpassen der Lernrate während des Trainings mithilfe von Strategien wie der Lernratenplanung können die Konvergenz und Optimierung des Modells verbessert werden.

Die Wahl des richtigen Werts kann erhebliche Auswirkungen auf die Leistung und Konvergenz Ihres Modells haben, was die Lernrate zu einem kritischen Hyperparameter im maschinellen Lernen macht.

Verweise

【1】https://encord.com/glossary/learning-rate-definition/