Hyperparameter
Een hyperparameter is een instelling die voorafgaand aan het leerproces van machine learning-algoritmes wordt bepaald.
Hyperparameter
Hyperparameters zijn specifieke parameters van machine learning-algoritmes die handmatig moeten worden ingesteld vóór het trainen. Ze verschillen van modelparameters, die tijdens het trainingsproces worden geleerd. Voorbeelden van hyperparameters zijn leersnelheid, batchgrootte, en het aantal verborgen lagen in een neuraal netwerk. Het optimale kiezen van hyperparameters is cruciaal voor het behalen van goede modelprestaties.
Een voorbeeld van Hyperparameter
In een neuraal netwerk kan de leersnelheid worden beschouwd als een hyperparameter die bepaalt hoe groot de stappen zijn die het algoritme neemt tijdens het vinden van de minimumfout.
Extra informatie over Hyperparameter:
- Hyperparameters zijn essentieel in het proces van machine learning omdat ze de structuur en het gedrag van het leerproces bepalen.
- Het afstemmen van hyperparameters kan door middel van methoden zoals grid search of random search.
- Automatische methodes zoals hyperparameter-optimalisatie of bayesiaans optimalisatie winnen aan populariteit om het proces te automatiseren.
Toffe artikelen die we vonden over Hyperparameter