Tinh chỉnh siêu tham số (Hyperparameter tuning) là quá trình tìm kiếm và chọn lựa giá trị tối ưu cho các siêu tham số trong mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Siêu tham số là các tham số không được học trong quá trình huấn luyện mà cần được cấu hình trước và ảnh hưởng đến hiệu suất và học tập của mô hình.
Dưới đây là một số phương pháp phổ biến để tinh chỉnh siêu tham số:
- Grid Search: Phương pháp Grid Search liệt kê tất cả các kết hợp có thể của các giá trị siêu tham số được xác định trước và thử nghiệm chúng một cách tuần tự. Mô hình được huấn luyện và đánh giá với mỗi kết hợp siêu tham số, và kết quả tốt nhất được chọn làm giá trị tối ưu.
- Random Search: Phương pháp Random Search chọn ngẫu nhiên các giá trị siêu tham số từ một phạm vi xác định. Các giá trị được lựa chọn ngẫu nhiên và mô hình được huấn luyện và đánh giá với từng giá trị để tìm ra giá trị tối ưu.
- Bayesian Optimization: Bayesian Optimization là một phương pháp tối ưu dựa trên việc sử dụng các thuật toán Bayesian để ước tính hàm mục tiêu và xác định các giá trị siêu tham số tiềm năng để thử nghiệm. Phương pháp này thường hiệu quả khi số lượng siêu tham số lớn và không khả thi để kiểm tra tất cả các giá trị có thể.
- Evolutionary Algorithms: Các thuật toán tiến hóa (Evolutionary Algorithms) như Genetic Algorithms hoặc Particle Swarm Optimization có thể được sử dụng để tìm kiếm không gian siêu tham số một cách tương tự như quá trình tiến hóa trong tự nhiên. Các giải pháp tốt nhất được lựa chọn dựa trên sự đánh giá và so sánh hiệu suất.
- Đánh giá chéo (Cross-validation): Đánh giá chéo là quá trình chia dữ liệu huấn luyện thành các tập con và đánh giá hiệu suất của mô hình trên các tập con này. Phương pháp này giúp đánh giá hiệu suất mô hình một cách đáng tin cậy và tăng khả năng tổng quát hóa. Tinh chỉnh siêu tham số có thể được thực hiện bằng cách thử nghiệm các giá trị trên các tập con và chọn giá trị tối ưu dựa trên kết quả trung bình.
Quá trình tinh chỉnh siêu tham số là một quá trình thử và sai, yêu cầu thực nghiệm và đánh giá kỹ lưỡng để tìm ra giá trị tối ưu cho mô hình AI. Cần lưu ý rằng tinh chỉnh siêu tham số có thể tốn thời gian và công sức, và tùy thuộc vào tài nguyên và yêu cầu cụ thể của bài toán.