深度学习与神经网络中常见的超参数及其解释

在机器学习中，超参数是模型训练过程中需要提前设定的参数，不会通过模型训练自动调整。以下是一些常见的超参数：

• 学习率 (Learning Rate)：

  • 决定每次更新模型参数时的步长。学习率过大会导致模型在最优值附近震荡，学习率过小则会导致收敛速度过慢。

• 批量大小 (Batch Size)：

  • 在一次迭代中使用的训练样本数量。小批量可以减少内存占用，但可能导致训练时间较长；大批量可以提高训练效率，但需要更多的内存。

• 迭代次数 (Number of Epochs)：

  • 完整训练集被训练的次数。过多的迭代次数可能导致过拟合，过少的迭代次数可能导致欠拟合。

• 正则化参数 (Regularization Parameter)：

  • 用于控制模型复杂度，防止过拟合。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。

• 隐藏层数及神经元数量 (Number of Hidden Layers and Neurons)：

  • 决定神经网络的结构。更多的隐藏层和神经元可以提升模型的表达能力，但也增加了计算复杂度和过拟合的风险。

• 激活函数 (Activation Function)：

  • 决定每个神经元输出的形式。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh。

• 优化器 (Optimizer)：

  • 用于调整模型参数以最小化损失函数。常见的优化器有SGD、Ad