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。
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,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!