在機器學習的上下文中,超參數是在開始學習過程之前設置值的參數 , 而不是通過訓練得到的參數數據 。通常情況下,需要對超參數進行優化,給學習機選擇一組最優超參數,以提高學習的性能和效果 。
【什么是超參數】超參數優化或模型選擇是為學習算法選擇一組最優超參數時的問題 , 通常目的是優化算法在獨立數據集上的性能的度量 。通常使用交叉驗證來估計這種泛化性能 。超參數優化與實際的學習問題形成對比,這些問題通常也被轉化為優化問題,但是優化了訓練集上的損失函數 。實際上,學習算法學習可以很好地建模、重建輸入的參數,而超參數優化則是
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