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。
超参数优化或模型选择是为学习算法选择一组最优超参数时的问题,通常目的是优化算法在独立数据集上的性能的度量。 通常使用交叉验证来估计这种泛化性能。超参数优化与实际的学习问题形成对比,这些问题通常也被转化为优化问题,但是优化了训练集上的损失函数。 实际上,学习算法学习可以很好地建模、重建输入的参数,而超参数优化则是
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。
超参数优化或模型选择是为学习算法选择一组最优超参数时的问题,通常目的是优化算法在独立数据集上的性能的度量。 通常使用交叉验证来估计这种泛化性能。超参数优化与实际的学习问题形成对比,这些问题通常也被转化为优化问题,但是优化了训练集上的损失函数。 实际上,学习算法学习可以很好地建模、重建输入的参数,而超参数优化则是
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