В чем разница между гиперпараметрами и параметрами модели машинного обучения?

Разница между гиперпараметрами и параметрами модели машинного обучения заключается в том, что гиперпараметры задаются вручную до начала обучения, а параметры модели вычисляются в процессе обучения на основе данных. habr.com

Гиперпараметры — это настройки модели, которые определяют её общую структуру и способ обучения. habr.com Они устанавливаются до начала процесса обучения и не изменяются в процессе обучения модели. habr.com Гиперпараметры влияют на то, как модель будет обучаться, какие признаки будут учитываться, и какие ограничения будут наложены на процесс обучения. habr.com Примеры гиперпараметров: количество слоёв и нейронов в нейронной сети, скорость обучения, шаг градиентного спуска, коэффициент регуляризации и т. д.. habr.com

Параметры модели, в свою очередь, — это внутренние веса или коэффициенты, которые модель обучает в процессе обучения на основе обучающих данных. habr.com Эти параметры изменяются в процессе обучения с целью минимизации функции потерь и достижения наилучшего соответствия между прогнозами модели и реальными значениями целевой переменной. habr.com В случае нейронных сетей, параметры включают веса между нейронами в разных слоях. habr.com

Таким образом, гиперпараметры определяют путь обучения, а параметры модели — это результаты этого процесса. www.ultralytics.com

Пользователь

Время добавления