Hyperparameterwahl
Die Wahl der passenden Hyperparameter ist ein zentraler Schritt in der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen. Hyperparameter sind nicht lernbare Parameter, die vor dem Training eines Modells manuell oder automatisch festgelegt werden müssen. Sie beeinflussen maßgeblich die Leistung, Stabilität und Effizienz eines Algorithmus. Zu den wichtigsten Hyperparametern gehören unter anderem die Lernrate, die Anzahl der Epochen, die Regularisierungsstärke oder die Architektur von neuronalen Netzen.
Die Auswahl der Hyperparameter kann durch verschiedene Methoden erfolgen. Eine klassische Strategie ist die manuelle Anpassung
Die Wahl der Hyperparameter hängt von mehreren Faktoren ab, darunter die Problemstellung, die verfügbare Datenmenge und
Die Dokumentation der gewählten Hyperparameter ist ebenfalls wichtig, um Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit von Modellen sicherzustellen. Tools