20-02-2020, 18:59
Batch-Größe, das ist ein weiterer, mit dem ich früh rumprobiere. Nimmst du eine kleine Batch, sagen wir 32, werden die Gradienten noisy, was manchmal hilft, lokale Minima zu entkommen. Das mag ich bei kleineren Datensätzen, gibt dem Modell ein bisschen Randomness zum Erkunden. Aber gehst du zu groß, wie 512 oder mehr, glättet es alles aus, schneller pro Epoch, aber es könnte sich schneller in okayischen Ergebnissen einpendeln. Auf meiner GPU balanciere ich es mit den Speicherlimits, das musst du, sonst crasht es mitten im Run. Hmm, und vergiss nicht, größere Batches brauchen oft eine niedrigere Lernrate, um mitzuhalten.
Anzahl der Epochen, oh Mann, das ist knifflig, weil du es übertreibst und Overfitting schleichend reinkommt. Ich ziele erstmal auf 50 bis 100 ab und beobachte die Kurven genau. Du stoppst früh, wenn der Validierungsverlust platzt, spart Zeit und Rechenleistung. Aber manchmal, mit Regularisierung, schiebst du es auf 200 oder so, lässt tiefere Muster auftauchen. Ich nutze Callbacks dafür, die stoppen automatisch, wenn es zehn Epochen lang keine Verbesserung gibt.
Schichten und Neuronen, diese architektonischen Hyperparameter formen dein ganzes Netz. Für ein einfaches Feedforward-Netz stapel ich drei versteckte Schichten, beginnend mit 128 Neuronen, dann halbiere ich jedes Mal runter auf 64, 32. Du passt es an die Komplexität der Eingaben an, mehr für Bilder, weniger für tabellarische Daten. CNNs brauchen auch Filtergrößen, wie 3x3-Kernel in den Anfangsschichten, um Kanten zu erfassen. Ich experimentiere mit der Tiefe, füge Skip-Connections hinzu, wenn es zu tief wird, verhindert, dass vanishing Gradients alles vermasseln.
Aktivierungsfunktionen, ich bleibe meist bei ReLU, schnell und vermeidet vanishing-Probleme besser als Sigmoid. Aber für Ausgaben Softmax, wenn du multi-way klassifizierst. Du könntest auf Leaky ReLU wechseln, wenn tote Neuronen auftauchen, fügt eine winzige Steigung hinzu, um den Fluss am Laufen zu halten. Oder GELU in Transformern, glattere Gradienten da. Ich teste ein paar pro Projekt, sehe, was die Genauigkeit boostet, ohne das Training zu verlangsamen.
Dropout-Rate, entscheidend für Regularisierung. Ich wende 0.2 bis 0.5 auf dichten Schichten an, zerstört Neuronen zufällig während des Trainings. Du willst sie nicht zu hoch, sonst underfittet das Modell und lernt nichts Nützliches. Aber es erzwingt Robustheit, weniger Abhängigkeit von einzelnen Pfaden. In Conv-Schichten nutze ich 0.25, hält räumliche Features meist intakt.
Optimizer-Wahl, Adam gewinnt meist bei mir, adaptive Raten machen es nachsichtig. Du tust Betas an, wenn nötig, aber Defaults funktionieren 80% der Zeit super. SGD mit Momentum, wenn du reinere Gradienten willst, langsamer, aber generalisiert manchmal besser. Ich wechsle zu RMSprop für RNNs, handhabt variierende Skalen gut. Oder probiere AdamW für Weight Decay, trennt Regularisierung sauber.
Gewichtsinitialisierung, Xavier oder He-Methode, je nach Aktivierung. Ich vergesse es mal, die Weights explodieren, NaNs überall. Stellst du es richtig, stabilisiert sich das Training ab Epoch eins. Für LSTMs hilft orthogonale Init bei recurrenten Weights, erhält Info über Sequenzen.
L2-Regularisierung, Lambda um 0.01, bestraft große Weights, um die Funktion zu glätten. Du kombinierst es mit Dropout, doppelter Schlag gegen Overfitting. Aber zu stark, und es schrumpft alles, schadet der Kapazität. Ich überwache es beim Tuning, passe an, wenn der Verlust nicht genug runtergeht.
Early-Stopping-Patience, sagen wir 10 Epochen, gekoppelt an die Validierungsmetrik. Du implementierst es, vermeidet verschwendete Zyklen bei gestoppten Runs. Oder Lernraten-Scheduler wie reduce on plateau, halbiert sie, wenn es hakt. Ich schichte das ein, macht die Hyperparameter-Suche weniger schmerzhaft.
Für Sequenzmodelle zählt die Sequenzlänge, kürze auf 100 Tokens meistens. Du paddest kürzere, batchst sie gleichmäßig. Embedding-Größe, 300 Dimensionen für Wörter, erfasst Semantik ohne Bloat. Bidirektionale Flags, setze auf true für besseren Kontext, verdoppelt aber Params.
In GANs, Noise-Dimension, 100 für Generatoren, passt zur Ausgabekomplexität. Du balancierst Discriminator-Updates, vielleicht 5:1-Verhältnis für Stabilität. Leaky ReLU mit 0.2-Steigung da, verhindert sterbende ReLUs in Kritikern.
Hyperparameter-Optimierung, ich nutze Grid-Search für schnelle wie Batch-Größe, Random-Search für mehr, deckt den Raum besser ab. Oder Bayessche Methoden, wenn Zeit da ist, wie Optuna, smarte Sampling. Du parallelisierst auf Clustern, beschleunigt es enorm.
Temperatur in Softmax, 1.0 default, aber weichere auf 0.5 für schärfere Wahrscheinlichkeiten in Destillation. Du annealst sie während des Trainings, startest hoch für Exploration, ziehst später zu.
Gradient-Clipping, Norm von 1.0 für RNNs, clippt wilde Updates. Ich füge es hinzu, wenn Losses spiken, hält die Dinge vernünftig. Momentum 0.9 in SGD, trägt Geschwindigkeit durch Plateaus.
Kernel-Initialisierer in CNNs, Glorot uniform, Varianzen passen zu Schichten. Du variierst Stride, 2 für Downsampling, hält Rezeptionsfelder wachsend.
Batch-Norm, Momentum 0.99, Epsilon 1e-5, stabilisiert Aktivierungen. Ich platziere es nach Convs, vor Aktivierungen, riesig für tiefe Nets. Aber teste ohne bei kleinen Daten, manchmal overfittet es.
Für VAEs, Beta im Loss, 1.0 balanciert Recon und KL. Du rampst es allmählich hoch, vermeidet Posterior-Collapse. Latente Dim, 20-50, genug für sinnvolle Repräsentationen.
In Reinforcement-Learning-Nets, Discount-Faktor Gamma 0.99, bewertet zukünftige Rewards richtig. Explorations-Epsilon, decayt von 1.0 auf 0.01 über Episoden. Du tust Netzwerkgröße kleiner hier, schnellere Policy-Updates.
Policy-Gradient-Clip, 0.2 in PPO, begrenzt Ratios für Stabilität. Entropy-Koeff 0.01, fördert Exploration ohne Gier.
Ich könnte ewig so weitermachen, aber du kapierst die Idee, jeder Hyperparam interagiert, also tune iterativ. Starte mit Defaults, perturbier einen nach dem anderen, track mit Logs. Tools wie TensorBoard helfen visualisieren, sieh, wo es bricht. Du baust Intuition über Projekte auf, was für Vision funktioniert, unterscheidet sich von NLP.
Und für Transformer, Heads in Attention, 8 oder 12, parallele Subräume. Du skalierst Dim pro Head, sqrt(d_model) so etwa. Dropout auf Attention 0.1, hält es vom Auswendiglernen ab. Layer-Norm-Epsilon 1e-6, numerische Stabilität.
Position-Encoding, sinusförmlich fix, oder gelernt, wenn Daten variieren. Max-Sequenz 512 oft, Trade-off Kontext gegen Speed. Warmup-Schritte 4000 für Adam, rampst Lernrate sanft hoch.
In Diffusionsmodellen, Noise-Schedule, linear Beta von 1e-4 bis 0.02. Du samplest Timesteps uniform, oder Cosinus für bessere Qualität. Guidance-Scale 7.5, verstärkt classifier-free Direction.
Ungewöhnliche, wie Label-Smoothing 0.1, weicht Targets auf, reduziert Überkonfidenz. Du nutzt es in Klassifikation, verbessert Kalibrierung. Mixup Alpha 0.2, mischt Inputs und Labels, Data-Aug on the fly.
CutMix, Patches aus Bildern, Beta 1.0, augmentiert räumlich. Ich wende es während Training an, boostet Gen ohne extra Daten.
Für Meta-Learning, Inner-Loop-Schritte 5, Outer-LR 0.001. Du adaptierst schnell, few shots pro Task.
In Federated, lokale Epochen 5, Kommunikationsrunden 100. Client-Fraktion 0.1, Privacy via Diff-Priv-Noise.
Ich denke, das ist eine solide Übersicht, deckt die Üblichen ab, die du in den meisten Modellen triffst. Tune smart, validiere immer, und deine Nets performen viel besser.
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