Гиперпараметры модели
В разговорах про нейросети часто можно услышать термин "гиперпараметры". Мы попросили наших экспертов из лаборатории больших данных пояснить, что он означает.
Когда говорят про гиперпараметры модели, имеют в виду такие параметры модели машинного обучения, которые не подбираются автоматически в ходе тренировки. Они должны быть явно заданы перед началом обучения. Например, это количество скрытых слоёв нейросети и размер пакета данных для обработки за одну итерацию.
Процесс настройки гиперпараметров применяется для нахождения их комбинации, которая максимизирует производительность модели на конкретной задаче.
Обычно настройка выполняется методом проб и ошибок. Разработчики перебирают различные значения гиперпараметров и оценивают их влияние на метрики качества модели. Для определения оптимальных значений гиперпараметров могут использоваться такие методы, как поиск по сетке и случайный поиск.
Корректно подобранные гиперпараметры могут также улучшить способность модели к обобщению и оптимизировать её работу с учётом конкретной аппаратной платформы.