hyperparametreistä

Hyperparametrit ovat koneoppimismalleissa ulkoisia asetuksia, jotka määritellään ennen mallin koulutusta ja joita ei opita datasta itsessään. Toisin kuin mallin parametrit, jotka ovat mallin sisäisiä painokertoimia ja bias-termejä, jotka optimoidaan koulutusprosessin aikana, hyperparametrien arvot valitaan ennalta. Ne ohjaavat mallin oppimisprosessia ja vaikuttavat merkittävästi mallin suorituskykyyn ja yleistyskykyyn.

Tyypillisiä hyperparametreja ovat esimerkiksi oppimisnopeus, joka määrittää, kuinka suuria askelia malli ottaa painokertoimia päivittäessään, tai piilotettujen kerrosten määrä neuroverkoissa. Myös regularisointiparametrit, kuten L1- tai L2-regularisoinnin vahvuus, ovat hyperparametreja, joiden tarkoituksena on estää ylisovittumista. Osioiden lukumäärä (k) ristivalidoinnissa on myös hyperparametri.

Hyperparametrien optimaalisten arvojen löytäminen on keskeinen osa mallin viritystä. Tähän käytetään erilaisia hakumenetelmiä, kuten ruudukkoetsintää (grid search), satunnaishakua (random search) tai kehittyneempiä Bayesilaisia optimointitekniikoita. Tavoitteena on löytää hyperparametriyhdistelmä, joka tuottaa parhaan suorituskyvyn valideettiaineistolla ilman ylisovittumista harjoitusaineistoon. Hyperparametrien valinta voi olla haastavaa ja vaatii usein kokeilua.