调参的解释
来源:懂视网
责编:小OO
时间:2022-04-03 16:03:24
调参的解释
1、调参中的参,指的是机器学习模型的超参数(其定义可以去搜一下)。机器学习模型的参数和超参数是两个概念,注意区分。任何一种机器学习模型都可以用一个minL(θ)来表示,即通过,最小化某个损失函数。这是一个最优化问题。2、超参数之所以存在,主要是它决定着这个最优化问题的求解速率、求解出来的解的靠谱程度或者说学习效果。超参数设的好,能帮助你快速地找到这个最小化问题的(次)最优解。
导读1、调参中的参,指的是机器学习模型的超参数(其定义可以去搜一下)。机器学习模型的参数和超参数是两个概念,注意区分。任何一种机器学习模型都可以用一个minL(θ)来表示,即通过,最小化某个损失函数。这是一个最优化问题。2、超参数之所以存在,主要是它决定着这个最优化问题的求解速率、求解出来的解的靠谱程度或者说学习效果。超参数设的好,能帮助你快速地找到这个最小化问题的(次)最优解。
1、调参中的参,指的是机器学习模型的超参数(其定义可以去搜一下)。机器学习模型的参数和超参数是两个概念,注意区分。任何一种机器学习模型都可以用一个minL(θ)来表示,即通过,最小化某个损失函数。这是一个最优化问题。
2、超参数之所以存在,主要是它决定着这个最优化问题的求解速率、求解出来的解的靠谱程度或者说学习效果。超参数设的好,能帮助你快速地找到这个最小化问题的(次)最优解。
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1、调参中的参,指的是机器学习模型的超参数(其定义可以去搜一下)。机器学习模型的参数和超参数是两个概念,注意区分。任何一种机器学习模型都可以用一个minL(θ)来表示,即通过,最小化某个损失函数。这是一个最优化问题。2、超参数之所以存在,主要是它决定着这个最优化问题的求解速率、求解出来的解的靠谱程度或者说学习效果。超参数设的好,能帮助你快速地找到这个最小化问题的(次)最优解。