Siêu tham số là gì? Đó là những “bí kíp võ công” bạn phải set sẵn trước khi cho mô hình học máy “luyện công” (huấn luyện). Không giống trọng số tự học từ dữ liệu, siêu tham số giống như cách bạn chọn tốc độ chạy, số vòng chạy, hay món ăn trước khi tập gym – chọn sai là “tèo” luôn! 😜 Chúng điều khiển quá trình học và ảnh hưởng lớn đến độ chính xác, khả năng tổng quát hóa của mô hình.
Một vài “tuyệt chiêu” siêu tham số:
- Learning rate (tỷ lệ học): Như chỉnh tốc độ học bài, chậm quá thì lâu, nhanh quá thì… quên hết! 😅
- Số lớp ẩn, số nơ-ron: Tưởng tượng bạn xây bao nhiêu tầng, bao nhiêu phòng cho “bộ não” mô hình.
- Batch size: Số “bài tập” ném cho mô hình mỗi lần. Ít quá thì mệt, nhiều quá thì loạn! 😵
- Số epoch: Số lần bắt mô hình “chạy marathon” qua dữ liệu. Nhiều quá là đuối sức nha!
- Hệ số phạt (regularization): Như bảo mô hình “đừng tự cao quá, giữ khiêm tốn chút” để tránh overfit.
Làm sao chọn “bí kíp” ngon lành?
- Thử tay: Như nấu ăn, nêm nếm tới đâu hay tới đó, nhưng tốn thời gian kinh khủng!
- Tìm kiếm lưới (Grid Search): Thử hết mọi tổ hợp, như đi siêu thị mua hết mọi loại mì gói để thử! 😜
- Tìm kiếm ngẫu nhiên (Random Search): Chọn bừa vài món, biết đâu trúng món ngon!
- Tối ưu hóa Bayesian: Như có “sư phụ” thông thái gợi ý chiêu thức tốt nhất.
- AutoML: Để máy tự tìm “bí kíp”, bạn chỉ việc ngồi uống trà! 🍵
Bí mật cuối:
Chọn siêu tham số chuẩn thì mô hình sẽ “vô địch thiên hạ”, còn chọn bừa thì dễ bị knock-out lắm! 😅 Việc này quan trọng nhưng tốn thời gian, tài nguyên, nên cần kiên nhẫn.
