Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Гиперпараметры в машинном обучении — это параметры модели, которые не могут быть обучены непосредственно из данных, а должны быть настроены до начала обучения модели. Они определяют архитектуру модели и способ ее обучения.
Примеры гиперпараметров включают в себя:
— Скорость обучения (learning rate) — определяет, насколько быстро модель будет обучаться на данных.
— Количество скрытых слоев и количество нейронов в каждом слое для нейронных сетей.
— Размер пакета (batch size) — количество примеров данных, используемых для обновления весов модели за одну итерацию обучения.
— Количество эпох (epochs) — количество полных проходов через все обучающие данные в процессе обучения модели.
— Регуляризация — параметры, которые контролируют сложность модели и предотвращают переобучение.
— Выбор алгоритма оптимизации — метод, используемый для обновления весов модели в процессе обучения.
Настройка гиперпараметров является важной частью процесса машинного обучения и может существенно влиять на производительность и точность модели.