🧠 راهنمای تنظیم Hyperparameterهای مدل LSTMاگر برای پروژه‌های Time Series از LSTM استفاده می‌کنید، ا

🧠 راهنمای تنظیم Hyperparameterهای مدل LSTMاگر برای پروژه‌های Time Series از LSTM استفاده می‌کنید، انتخاب درست Hyperparameterها می‌تواند تأثیر زیادی روی سرعت آموزش، دقت و تعمیم‌پذیری مدل داشته باشد.در ادامه، مهم‌ترین پارامترها و محدوده‌های مناسب برای شروع را مرور می‌کنیم 👇━━━━━━━━━━━━━━━━━━🟢 1. پارامترLearning Rate | نرخ یادگیریمشخص می‌کند وزن‌های مدل در هر مرحله از بهینه‌سازی چقدر تغییر کنند.🔸 خیلی زیاد → آموزش ناپایدار و عبور از نقاط کمینه🔸 خیلی کم → همگرایی بسیار آهسته✅ مقدار مناسب برای شروع: 0.001البته بهتر است با توجه به روند تغییرات Loss تنظیم شود.━━━━━━━━━━━━━━━━━━🟢 2. پارامتر مهم Number of Layers | تعداد لایه‌هاعمق شبکه LSTM را مشخص می‌کند.🔸 لایه‌های کم، مثلاً 1 → ممکن است برای الگوهای پیچیده کافی نباشد.🔸 لایه‌های زیاد، مثلاً 4+ → افزایش ریسک Overfitting و مشکلاتی مانند Vanishing Gradient✅ مقدار مناسب برای شروع: 2 تا 3 لایه━━━━━━━━━━━━━━━━━━🟢 3. پارامتر Number of LSTM Units | تعداد واحدهای LSTMهر LSTM Unit شامل مکانیزم‌هایی برای Input، Forget و Output Gate است و به مدل کمک می‌کند وابستگی‌های زمانی را یاد بگیرد.🔸 Units بیشتر → ظرفیت یادگیری بالاتر🔸 Units بیش از حد → افزایش Overfitting و هزینه محاسباتی✅ محدوده مناسب برای شروع: 50 تا 200 واحد━━━━━━━━━━━━━━━━━━🟢 4. پارامتر Dropout Rate | نرخ Dropoutاین نرخ Dropout یک تکنیک Regularization است که در زمان آموزش، به‌صورت تصادفی بخشی از نورون‌ها را غیرفعال می‌کند.🔸 خیلی کم → اثر ناچیز در کنترل Overfitting🔸 خیلی زیاد → ممکن است مدل نتواند الگوهای مفید را به‌خوبی یاد بگیرد.✅ محدوده مناسب: 0.2 تا 0.5━━━━━━━━━━━━━━━━━━🟢 5.پارامتر Sequence Length | طول توالیمشخص می‌کند مدل چه تعداد از گام‌های زمانی گذشته را برای پیش‌بینی مشاهده کند.🔸 خیلی کوتاه → از دست رفتن بخشی از وابستگی‌های زمانی🔸 خیلی بلند → مصرف حافظه بیشتر و احتمال ورود نویز بیشتر✅ محدوده مناسب برای شروع: 10 تا 100 Time Step📌 البته این پارامتر باید با توجه به ماهیت سری زمانی و Seasonality داده انتخاب شود.━━━━━━━━━━━━━━━━━━🟢 6. پارامتر مهم L2 Regularization | منظم‌سازی L2با اعمال جریمه روی وزن‌های بزرگ، به کنترل پیچیدگی مدل و کاهش Overfitting کمک می‌کند.🔸 خیلی کم → Regularization ضعیف🔸 خیلی زیاد → احتمال Underfitting✅ محدوده مناسب برای شروع: 0.001 تا 0.01━━━━━━━━━━━━━━━━━━🟢 7. و پارامتر Batch Size | اندازه Batchتعداد نمونه‌هایی است که مدل قبل از هر بار به‌روزرسانی وزن‌ها پردازش می‌کند.🔸 Batch کوچک (16–32)→ به‌روزرسانی‌های تصادفی‌تر، معمولاً Generalization بهتر، اما نیاز احتمالی به Epoch بیشتر🔸 Batch بزرگ (256+)→ آموزش سریع‌تر، اما ممکن است Generalization ضعیف‌تری داشته باشد.✅ محدوده مناسب برای شروع: 32 تا 256━━━━━━━━━━━━━━━━━━🎯 جمع‌بندی برای شروع Tuningاگر بخواهیم یک نقطه شروع ساده برای یک مدل LSTM داشته باشیم:📌 Learning Rate → 0.001📌 LSTM Layers → 2–3📌 LSTM Units → 50–200📌 Dropout → 0.2–0.5📌 Sequence Length → 10–100📌 L2 → 0.001–0.01📌 Batch Size → 32–256⚠️ این مقادیر قانون ثابت نیستند. بهترین Hyperparameterها به اندازه دیتاست، نویز، طول وابستگی‌های زمانی، Seasonality و پیچیدگی مسئله بستگی دارند.💡 نکته مهم: به‌جای تغییر هم‌زمان همه پارامترها، بهتر است Hyperparameter Tuning را با یک Search Space منطقی و روش‌هایی مثل Random Search، Bayesian Optimization یا Optuna انجام دهید.#LSTM #DeepLearning #TimeSeries #MachineLearning #HyperparameterTuning #Python #DataScience