Parameterabstimmung

Parameterabstimmung bezeichnet den Prozess der Festlegung oder Anpassung von verstellbaren Parametern in einem Modell, Algorithmus oder System mit dem Ziel, eine Leistungskennzahl zu optimieren. Sie tritt in vielen Bereichen auf, etwa in der Statistik, im maschinellen Lernen, in der Regelungstechnik und in der Signalverarbeitung. Zentral ist, dass die Parameterwerte das Verhalten des Systems maßgeblich beeinflussen.

Dabei wird zwischen Parametern, die aus Daten gelernt werden, und Hyperparametern unterschieden, die das Lern- oder Modellverhalten steuern (z. B. Architektur, Lernrate, Regularisierung). Die eigentliche Parameterabstimmung bezieht sich üblicherweise auf die Werte, die direkt das Modellverhalten bestimmen, während Hyperparameter oft durch separate Verfahren festgelegt werden.

Zu den gängigen Verfahren gehören enumerative Ansätze wie Grid Search, stochastische Verfahren wie Random Search, Bayesian Optimization, gradientenbasierte Optimierung sowie evolutionäre Algorithmen. Grid Search und Random Search prüfen eine festgelegte Anzahl oder eine zufällige Auswahl von Parametervarianten; Bayesian Optimization verwendet ein Surrogatmodell, um vielversprechende Bereiche gezielt zu erkunden; gradientenbasierte Methoden nutzen Ableitungen, sofern vorhanden.

Der Abstimmungsprozess umfasst das Definieren eines Zielfunktors (z. B. Fehlermaße), die Aufteilung in Trainings- und Validierungsdaten, das Durchlaufen mehrerer Parameterkombinationen und die Bewertung der Modellleistung. Von Bedeutung sind auch Rechenaufwand, Überanpassung an Validierungsdaten und die Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.