機械学習アルゴリズムの動作を設定するパラメータのこと。
ハイパーパラメータの設定値によって、モデルの精度やパフォーマンスが大きく変わる。
モデルの学習実行前にハイパーパラメータを調整すると、モデルの性能向上や過学習の抑制、効率の良い学習などが期待できる。
●パラメータ=モデルの学習実行後に獲得される値のこと。重み。
●ハイパーパラメータ=各アルゴリズムに付随して、アルゴリズムの挙動を制御するための値。
ハイパーパラメータの設定値によって、モデルの精度やパフォーマンスが大きく変わる。
モデルの学習実行前にハイパーパラメータを調整すると、モデルの性能向上や過学習の抑制、効率の良い学習などが期待できる。
●パラメータ=モデルの学習実行後に獲得される値のこと。重み。
●ハイパーパラメータ=各アルゴリズムに付随して、アルゴリズムの挙動を制御するための値。