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
上一篇:托派
下一篇:定时说说
相关文章
a9
09月12日
女性机器人
tip122参数
学习肚皮舞
09月11日
伟康
夏利n5参数
最新文章
m60a3
迈克尔杰克逊30周年演唱会高清
怀春
七侠荡寇
嘉誉mpv
查手机号码
热门文章
为什么要延迟退休
飞机的简笔画
绿鞋
聊斋之乔女
大熊猫的寿命
事与愿违什么意思