Hyperparameter spielen eine entscheidende Rolle beim Training von neuronalen Netzen, da sie das Verhalten des Modells während des Trainingsprozesses beeinflussen. Im Gegensatz zu trainierbaren Parametern wie Gewichten und Biases, die das Modell während des Trainings lernt, werden Hyperparameter vor dem Training festgelegt und nicht währenddessen optimiert. Sie können signifikanten Einfluss auf die Genauigkeit und Generalisierungsfähigkeit eines neuronalen Netzmodells haben.
Wichtige Hyperparameter in Neuronalen Netzen
Hier sind einige der bekanntesten Hyperparameter, die in neuronalen Netzen vorkommen und vor dem Training festgelegt werden:
Lernrate (Learning Rate):
Die Lernrate bestimmt, wie schnell oder langsam das Modell seine Gewichte während des Trainings anpasst. Eine zu hohe Lernrate kann dazu führen, dass das Modell nicht konvergiert, da es ständig „über das Ziel hinausschießt“. Eine zu niedrige Lernrate führt zu sehr langsamen Trainingsfortschritten oder dazu, dass das Modell in lokalen Minima stecken bleibt.
Beispiel: learning_rate = 0.001
Batch-Größe (Batch Size):
Die Batch-Größe legt fest, wie viele Beispiele gleichzeitig durch das Netzwerk in einem Schritt der Optimierung laufen. Kleinere Batches bieten ein detaillierteres Bild der Gradienten, führen jedoch zu mehr Rauschen im Optimierungsprozess, während größere Batches zu einem glatteren, aber teureren Optimierungsprozess führen.
Beispiel: batch_size = 64
Anzahl der Epochen (Epochs):
Dies ist die Anzahl der vollständigen Durchläufe durch den gesamten Datensatz während des Trainings. Eine zu geringe Anzahl von Epochen kann dazu führen, dass das Modell nicht ausreichend trainiert wird (Underfitting), während zu viele Epochen das Risiko des Overfittings erhöhen.
Beispiel: epochs = 100
Dropout-Rate:
Dropout ist eine Regularisierungstechnik, bei der während des Trainings zufällig eine bestimmte Anzahl von Neuronen in jeder Schicht deaktiviert wird, um Überanpassungen (Overfitting) zu vermeiden. Die Dropout-Rate legt fest, wie viele Neuronen „fallen gelassen“ werden.
Beispiel: dropout_rate = 0.5
Gewichtungsinitialisierung:
Die Initialisierung der Gewichte eines neuronalen Netzes vor dem Training ist entscheidend für die Konvergenz und Performance des Modells. Verschiedene Initialisierungsmethoden wie Xavier oder He werden oft als Hyperparameter betrachtet.
Beispiel: kernel_initializer='he_normal'
Warum der Optimizer kein Hyperparameter ist
Der Optimizer ist eine entscheidende Komponente des Trainingsprozesses in neuronalen Netzen. Er definiert die Strategie, wie die Gewichte des Modells basierend auf den Gradienten des Fehlers (Loss) aktualisiert werden. Typische Optimizer sind SGD (stochastischer Gradientenabstieg), Adam, RMSprop und Adagrad.
Man könnte meinen, dass der Optimizer als Hyperparameter gilt, da verschiedene Optimierungsstrategien die Performance des Modells beeinflussen können. Allerdings wird der Optimizer üblicherweise nicht als klassischer Hyperparameter betrachtet, weil er nicht wie andere Parameter in einem Kontinuum festgelegt wird (z.B. wie die Lernrate), sondern als eine konkrete Algorithmuswahl dient, die das gesamte Verhalten des Trainingsprozesses verändert. Es handelt sich dabei eher um eine fundamentale Modellauswahl als um eine feine Abstimmung, die in den Bereich der klassischen Hyperparameter fällt.
Die Art des Optimizers hat weitreichende Konsequenzen für das Trainingsverfahren und beeinflusst nicht nur die Geschwindigkeit des Trainings, sondern auch die Konvergenzeigenschaften. Im Gegensatz zu Hyperparametern, die typischerweise durch Optimierungsverfahren wie Grid-Search oder Random-Search optimiert werden, wird der Optimizer meist auf Basis von Modellanforderungen und Problembeschaffenheit ausgewählt.
Warum die Anzahl der Schichten und Neuronen keine Hyperparameter sind
Die Anzahl der Schichten und die Anzahl der Neuronen in einem neuronalen Netz sind eng mit der Architektur des Modells verbunden. Sie gehören zur Struktur und Funktionsweise des Netzwerks, ähnlich wie der Optimizer, und werden daher nicht als klassische Hyperparameter betrachtet.
1. Netzwerkarchitektur ist keine feine Abstimmung:
Die Auswahl der Anzahl der Schichten und Neuronen bestimmt die Komplexität des Modells. Dies ist kein feiner Anpassungsprozess, sondern eine grundlegende Designentscheidung. Ein Modell mit mehr Schichten kann theoretisch komplexere Beziehungen in den Daten erfassen, während ein Modell mit weniger Schichten möglicherweise eine einfachere Struktur bevorzugt. Solche Entscheidungen werden normalerweise auf Grundlage von domänenspezifischem Wissen und nicht im Rahmen von Hyperparameter-Tuning getroffen.
2. Architekturentscheidungen beeinflussen die Modellkomplexität:
Während Hyperparameter wie Lernrate oder Batch-Größe das Verhalten eines bereits festgelegten Modells während des Trainings steuern, bestimmen die Anzahl der Schichten und Neuronen die Kapazität des Modells, also seine Fähigkeit, Muster in den Daten zu erkennen. Eine tiefere Architektur mit mehr Neuronen kann komplexe Muster lernen, ist jedoch anfälliger für Overfitting. Diese Entscheidungen gehören zum Designprozess des neuronalen Netzwerks und sind nicht Teil des üblichen Hyperparameter-Tunings.
3. Netzwerke mit unterschiedlichen Schichten sind verschiedene Modelle:
Das Hinzufügen oder Entfernen von Schichten und Neuronen erzeugt im Wesentlichen unterschiedliche Modelle, da die Struktur und Kapazität des Netzwerks sich drastisch ändern. Im Vergleich dazu passen Hyperparameter nur die Dynamik des Trainingsprozesses an, ohne die zugrunde liegende Struktur zu verändern. Daher ist es üblich, die Netzarchitektur und ihre Parameter getrennt von klassischen Hyperparametern zu behandeln.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Optimizer sowie die Anzahl der Schichten und Neuronen nicht als typische Hyperparameter betrachtet werden, weil sie die grundlegende Struktur und den Trainingsmechanismus des neuronalen Netzes definieren. Sie stellen Modellentscheidungen dar, die auf den spezifischen Anforderungen der Aufgabe basieren. Klassische Hyperparameter wie Lernrate, Batch-Größe und Epochenanzahl steuern hingegen, wie das festgelegte Modell trainiert wird.
Dies bedeutet, dass die Wahl des Optimizers oder der Netzwerkarchitektur nicht Teil eines feinen Abstimmungsprozesses ist, der durch Techniken wie Grid Search optimiert werden kann. Stattdessen sind sie Schlüsselentscheidungen im Design eines neuronalen Netzes, die das gesamte Modellverhalten beeinflussen.
