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  • 什么是超参数?

    【1】超参数的“学院派”定义:

    在机器学习的过程中,
    超参= 在开始机器学习之前,就人为设置好的参数。
    模型参数=通过训练得到的参数数据。
    通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果

     

    【2】怎么决定超参数?

    1. 定义关于模型的更高层次的概念,如复杂性或学习能力。
    2. 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习,需要预先定义。
    3. 可以通过设置不同的值,训练不同的模型和选择更好的测试值来决定
    【3】超参数的“通俗”定义:

    超参数也是一种参数,它具有参数的特性,比如未知,也就是它不是一个已知常量。
    是一种手工可配置的设置,需要为它根据已有或现有的经验,指定“正确”的值,也就是人为为它设定一个值,它不是通过系统学习得到的。

    【4】超参数的一些示例:

    1. 聚类中类的个数
    2. 话题模型中话题的数量
    3. 模型的学习率
    4. 深层神经网络隐藏层数
    5.树的数量或树的深度
    6. 矩阵分解中潜在因素的数量
    7. k均值聚类中的簇数
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