在机器学习中,“参数”和“超参数”是两个看似简单却极易混淆的概念。它们像是一对“双胞胎”,共同决定了模型的表现,但背后的逻辑截然不同。本文将从最简单的线性模型出发,逐步深入到Transformer架构,结合生活案例和代码示例,揭示参数与超参数的本质区别,并回答一个经典问题:超参数是“参数的参数”吗? 一、基础概念:参
模型超参数指的是模型外部的配置变量,不能通过数据来估计其取值 常用于帮助估计模型参数的过程 通常由人为设定 可用探索的方法对其进行设定 可针对给定的预测建模问题对超参数进行调整 我们不能获得针对某个特定问题的模型参数的最优取值。但我们可以采用经验法则,参考用于其他问题的取值,或者通过反复尝试寻找最佳值。 当...
假设模型机器学习的模型为 f(x;θ) ,则该 θ 为参数,其是可以通过模型训练学习到的参数;除了可学习的参数之外,定义模型结构的参数,比如神经网络模型中的隐藏层数量、embedding维度大小等参数,都是超参数。 常见的超参数包括: 聚类算法中的类别数、梯度下降法中的步长、正则化项的系数、神经网络的层数、支持向量机...
归纳来看,机器学习的上下文中,超参数(Hyperparameter)是在开始学习过程之前设置值的参数。 相反,其他参数的值是通过训练得出的。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。 或者说,超参数也是一个参数,是一个未知变量,但是它不同于在训练过程中的参数,而是可以对训练得...
与超参数对应的是参数。参数是可以在模型中通过BP(反向传播)进行更新学习的参数,例如各种权值矩阵,偏移量等等。超参数是需要进行程序员自己选择的参数,无法学习获得。 常见的超参数有模型(SVM,Softmax,Multi-layer Neural Network,…),迭代算法(Adam,SGD,…),学习率(learning rate)(不同的迭代算法还有各种不同的超...
参数与超参数 参数与超参数 作为机器学习攻城狮（咳咳：调参员），参数和超参数是最最基础的常识。1、参数（模型根据数据可以⾃动学习出的变量）参数指的是模型内部的配置变量(configuration variable)，可通过数据来估计其取值。从数据中估计或学习得到 通常不被⼈为设定 常作为最终模型的⼀部分被保存 参数是...
参数超参数调优是指在训练过程中对模型的参数和超参数进行调整,以获得更好的性能。以下是一些常见的参数超参数调优技术: 学习率调度(Learning Rate Scheduling):学习率调度是一种通过动态调整学习率来提高模型性能的技术。常见的调度策略包括预热(Warmup)、周期性调度(Cyclical Schedules)等。 批量大小(Batch Size):...
模型参数与超参数 模型参数与超参数 参数模型 1. 参数作为模型从历史训练数据中学到的⼀部分，是机器学习算法的关键。（1）统计学中的“参数”：在统计学中，你可以假设⼀个变量的分布，⽐如⾼斯分布。⾼斯分布的两个参数分别是平均值（µ）和标准差（sigma）。这在机器学习中是有效的，其中这些参数...
1. 模型超参数是模型外部的配置,其值不能从数据估计得到。具体特征有: 模型超参数常应用于估计模型参数的过程中。 模型超参数通常由实践者直接指定。 模型超参数通常可以使用启发式方法来设置。 模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整。 (2)怎样得到它的最优值:对于给定的问题,我们无法知道模型超参数的最优...
超参数 超参数:可以简单的理解为运行机器学习算法之前需要指定的这个参数,kNN 算法中的 k 就是一个最为典型的超参数。 与超参数相对应的还有一个模型参数。模型参数是在算法过程中学习的参数。前面我们所学习的 kNN 算法没有模型参数,只有超参数,k 就是一个典型的超参数。后面要学习的线性回归法...