ホームページ >テクノロジー周辺機器 >AI >ハイパーパラメータとその意味の包括的な紹介
ハイパーパラメータは、機械学習アルゴリズムの調整パラメータであり、アルゴリズムのパフォーマンスとトレーニング プロセスを向上させるために使用されます。これらはトレーニング前に設定され、重みとバイアスはトレーニングを通じて最適化されます。ハイパーパラメータを調整することで、モデルの精度と汎化能力を向上させることができます。
最初にハイパーパラメータを設定するときは、他の同様の機械学習問題で使用されているハイパーパラメータ値を参照することができます。トレーニングを繰り返すことで最適なハイパーパラメータを見つけます。
ネットワーク構造に関連するハイパーパラメータ
#ハイパーパラメータ チューニング
ハイパーパラメータ チューニングは、ハイパーパラメータの最適な組み合わせを見つけることです。ハイパーパラメータは本質的に機械学習モデルを制御します。したがって、ハイパーパラメータの最適な値を見つけることはアルゴリズム モデルにとって重要です。ハイパーパラメーターの調整が失敗すると、モデルは収束できず、損失関数を効果的に最小化できなくなります。これにより、モデルの結果が不正確になります。
一般的なハイパーパラメータ調整方法には、グリッド検索、ランダム検索、ベイジアン最適化などがあります。
グリッド検索は、最も基本的なハイパーパラメータ調整方法であり、考えられるすべてのハイパーパラメータの組み合わせを横断します。
ランダム検索は、ハイパーパラメータのより適切な組み合わせを見つけるために、事前設定された範囲内でランダムにサンプリングすることです。
ベイジアン最適化は、前のハイパーパラメータ値を使用して次のハイパーパラメータを改善するシーケンス モデルベースの最適化 (SMBO) アルゴリズムです。このメソッドは、最適なハイパーパラメータが見つかるまで反復されます。
以上がハイパーパラメータとその意味の包括的な紹介の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。