超参数的定义:在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是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。

理解:超参数也是一个参数,是一个未知变量,但是它不同于在训练过程中的参数,它是可以对训练得到的参数有影响的参数,需要训练者人工输入,并作出调整,以便优化训练模型的效果。

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

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




超参数的定义:在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是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。

理解:超参数也是一个参数,是一个未知变量,但是它不同于在训练过程中的参数,它是可以对训练得到的参数有影响的参数,需要训练者人工输入,并作出调整,以便优化训练模型的效果。

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

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