概要
学習を始める前に人間が設定する、学習の進め方を制御する値。
詳しい解説
ハイパーパラメータは、学習によって自動で決まるとは異なり、学習を始める前に人間が手動で設定する値です。や、数などが該当します。これらの良し悪しがモデルの性能を大きく左右するため、で評価しながら最適な組み合わせを探します(ハイパーパラメータ調整)。
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具体例・活用シーン
チューニング
学習率を0.01にするか0.001にするか——こうした設定の探索が、モデルの精度向上に直結します。
関連用語
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