hiperparaméterterek

A hiperparaméterek a gépi tanulási modellek olyan beállításai, amelyeket nem a modell tanítási folyamata határoz meg, hanem a tanítás előtt állítanak be. Ezek a paraméterek befolyásolják a modell tanulási folyamatát és végső teljesítményét. Például a neurális hálózatok esetében a hiperparaméterek közé tartozhat a rétegek száma, a neuronok száma minden rétegben, a tanulási ráta vagy az aktivációs függvény típusa. Más modellek, mint például a támogatási vektorgépek (SVM), hiperparamétereket használnak, mint a C paraméter, amely a hibás osztályozások büntetését szabályozza, vagy a gamma paraméter, amely a magfüggvény hatókörét határozza meg.

A hiperparaméterek kiválasztása kritikus lépés a modellfejlesztésben, mivel a nem optimális hiperparaméterek alul- vagy túltanuláshoz vezethetnek, rontva a modell általánosító képességét az új, látatlan adatokon. A hiperparaméterek optimalizálására számos technika létezik, beleértve a rácskeresést (grid search), amely az összes lehetséges hiperparaméter-kombinációt kipróbálja egy megadott tartományban, a véletlenszerű keresést (random search), amely véletlenszerűen választ ki kombinációkat, és fejlettebb módszereket, mint például a Bayes-optimalizálás, amely intelligensebben választja ki a következő kipróbálandó hiperparaméter-értékeket a korábbi kísérletek eredményei alapján. A hiperparaméter-optimalizálás célja az a beállítás megtalálása, amely a legjobb teljesítményt eredményezi egy kijelölt validációs adathalmazon.

---