这些超参数可能会解决模型设计问题,例如:
我的线性模型应使用什么程度的多项式特征?
我的决策树允许的最大深度应该是多少?
我的决策树中的叶节点上最少需要多少个样本?
我的随机森林中应包括几棵树?
我的神经网络层应该有多少个神经元?
我的神经网络应该有几层?
对于梯度下降,应该将学习率设置为多少?
我想绝对清楚,超参数不是模型参数,不能直接从数据中训练它们。模型的参数时,我们优化使用类似损失函数在训练期间学习的梯度下降学习的参数值.The过程一般如下所示。
楼主: 时光人
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机器学习模型的超参数调整 |
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