全面介紹超參數及其意義

超參數是機器學習演算法中的調優參數，用於提高演算法效能和訓練過程。它們在訓練之前設定，並透過訓練來優化權重和偏差。透過調整超參數，可以改善模型的準確性和泛化能力。

如何設定超參數

在最初設定超參數時，可以參考其他類似機器學習問題中使用的超參數值，或者透過反覆訓練來尋找最佳超參數。

超參數有哪些

• ## Dropout：Dropout是一種正規化技術，用於防止過度擬合，提高準確性。
• 網路權重初始化：根據在神經網路層上使用的激活函數，使用不同的權重初始化方案很有用。在大多數情況下，使用均勻分佈。
• 激活函數：激活函數用於將非線性引入演算法模型。這使深度學習演算法能夠非線性預測邊界。

與訓練演算法相關的超參數

#學習速率：學習速率定義了網路更新參數的速度。在學習速率低的情況下，演算法學習過程會減慢，但會平滑收斂；較高的學習速率則會加快學習速度，但不利於收斂。

epoch：在訓練期間將整個訓練資料顯示給網路的次數。

批次大小：指在參數更新發生之後提供給網路的子樣本的數量。

動量：有助於避免振盪，通常使用0.5到0.9之間的動量。

超參數和參數的差異

#超參數，也稱為模型超參數，在模型外部，無法從數據中估計其值。

參數，也稱為模型參數，是模型內部的配置變數。可以從數據中估計其價值。模型需要參數才能進行預測。

參數通常是從資料中學習的，不是開發者手動設定的；超參數通常由開發者手動設定。

超參數調優

超參數調優是為了找到最優超參數組合，超參數本質上控制機器學習模型的整體行為，因此找到超參數的最佳值對於演算法模型至關重要。如果超參數調優失敗，模型將無法收斂、無法有效地最小化損失函數。這將導致模型結果不再準確。

#########常見超參數調優的方法有網格搜尋、隨機搜尋、貝葉斯最佳化。 ############網格搜尋是最基本的超參數調優方法，會遍歷所以可能的超參數組合。 ############隨機搜尋則是在預先設定的範圍內隨機取樣，以此找出更優的超參數組合。 ############貝葉斯最佳化屬於基於序列模型的最佳化(SMBO)演算法，利用先前超參數值來改進下一個超參數的方法，此方法經過迭代直至找到最佳超參數。 ###

以上是全面介紹超參數及其意義的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！