4.7 参数 VS 超参数

最新推荐文章于 2025-04-07 22:29:13 发布
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分类专栏： 人工神经网络 文章标签： 神经网络
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本文深入探讨了机器学习中的超参数概念，包括学习速率、迭代次数、隐藏层数等关键参数，强调了调参的重要性及其实验性质，帮助读者理解如何通过调整这些参数来优化模型。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

超参数：
学习速率
迭代次数
隐藏层数
隐藏神经元
激活函数

其他参数
momentum
mini batch 大小
规则化参数

超参数是控制参数的，在机器学习中最好正规的称调参，为调超参。

调参基本都是凭借经验，也就是说我们要一直试试试，最终获得最合适的数值。

在这里插入图片描述

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人工智能入门实战：超参数调优的技巧
AI天才研究院
11-24 263
1.背景介绍 超参数是机器学习中经常使用的参数，比如神经网络中的权重W、学习率等，它们会影响最终结果的准确性和效率。超参数优化，也称超参数调优（hyperparameter optimization），旨在找到合适的超参数值，让机器学习模型达到最优效果。由于超参数的数量及其不同属性组合，使得超参数优化变得异常复杂，且存在多种优化方法。本文将从以下两个方
机器学习の超参数调优
whaosoft143ai的博客
09-19 405
机器学习超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。超参数是在模型训练之外设置的选项，不会在训练过程中被优化或更改。相反，需要在训练之前手动设置它们，并且对模型的性能有很大的影响。whaosoft aiot http://143ai.com 常用的超参数调优方法有以下几种： 网格搜索（Grid Search）：网格搜索是一种简单的超参数调优方法，它通过穷举指定的参数组合，计算每一组参数在验证集上的表现，最终选择表现最好的参数组合。 贝叶斯优化：贝叶斯优化是一种利用贝叶斯定理和最
4.7 参数 vs 超参数-深度学习-Stanford吴恩达教授
赵继超的笔记
04-07 3410
这和大脑有什么关系 (What does this have to do with the brain?) 课程PPT
(深度学习笔记 by Andrew Ng)参数VS超参数（Parameters vs Hyperparameters）
麦地与诗人
06-05 384
什么是超参数？ 比如算法中的learning rate （学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、LLL（隐藏层数目）、n[l]n^{[l]}n[l]（隐藏层单元数目）、choice of activation function（激活函数的选择）都需要你来设置，这些数字实际上控制了最后的参数WWW和bbb的值，所以它们被称作超参数。 实际上深度学习有很多不同的超参数，也有一些其他的...
参数与超参数
cyy2learn的博客
03-23 1402
写在前面 　　关于训练深度学习模型最难的事情之一是你要处理的参数的数量。无论是从网络本身的层宽（宽度）、层数（深度）、连接方式，还是损失函数的超参数设计和调试，亦或者是学习率、批样本数量、优化器参数等等。这些大量的参数都会有网络模型最终的有效容限直接或者间接的影响。面对如此众多的参数，如果我们要一一对其优化调整，所需的无论是时间、资源都是不切实际。结果证实一些超参数比其它的更为重要，因此认识各个...
参数VS超参数（Parameters vs Hyperparameters）简介
一只攻城狮的博客
12-11 945
参数VS超参数（Parameters vs Hyperparameters） 想要你的深度神经网络起很好的效果，你还需要规划好你的参数以及超参数。 什么是超参数？ 比如算法中的learning rate aaa（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、LLL（隐藏层数目）、n[l]{{n}^{[l]}}n[l]（隐藏层单元数目）、choice of activation funct...
吴恩达深度学习 —— 4.7 参数 vs. 超参数
然后就去远行
11-29 228
想要你的深度神经网络起很好的效果，你还需要规划好你的参数以及超参数，那么什么是超参数呢？我们看一下模型里的参数WWW和bbb，在学习算法中还有其它参数，需要输入到学习算法中，比如学习率α\alphaα，因为我们需要设置α\alphaα来决定你的参数如何进化，或者还有梯度下降法循环的次数，在你的算法中也许也有其它想要设置的参数，比如隐层数L，或是隐层单元数，还可以选择激活函数，在隐层中用修正线性单元...
TPS77030DBVT的技术参数
12-12
以下是对该器件技术参数的详细解读： **输出电压**：3.0V 这款稳压器能够提供稳定的3.0伏特电压输出，确保供电设备的电压恒定，不受输入电压波动的影响。 **输出电流典型值**：50mA 其最大输出电流为50毫安，适合...
网格搜索（GridSearch）及参数说明，实例演示，决策树超参数
u013939918的博客
07-28 3103
网格搜索（GridSearch）及参数说明，实例演示 一）GridSearchCV简介 网格搜索（GridSearch）用于选取模型的最优超参数。获取最优超参数的方式可以绘制验证曲线，但是验证曲线只能每次获取一个最优超参数。如果多个超参数有很多排列组合的话，就可以使用网格搜索寻求最优超参数的组合。 网格搜索针对超参数组合列表中的每一个组合，实例化给定的模型，做cv次交叉验证，将平均得分最高的超参数组合作为最佳的选择，返回模型对象。 二）sklearn.model_selection.GridSearch
【Matlab源码】基于LSTM的时间序列预测及一元和多元数据超参数调整的贝叶斯优化算法.zip
03-31
##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位 ####...
【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面
urge的博客
10-26 419
超参数（Hyperparameters）是机器学习算法中的一种参数，它们用于控制模型训练过程的行为，而不是直接由数据决定。与模型的权重（即学习参数）不同，超参数通常在训练之前设定，并且需要手动调整。超参数的选择对模型的性能和训练效果有很大影响。不同的超参数组合可能导致不同的模型表现，因此选择合适的超参数非常重要。学习率（Learning Rate）：控制模型在每次迭代中更新权重的步长大小。正则化参数（Regularization Parameter）：用于控制模型的复杂度，防止过拟合。
AI新手必看：如何区分参数和超参数
Mlooker的博客
05-28 6037
相信所有人刚开始应用机器学习时，都会被两个术语混淆。计算机学科里有太多的术语，而且许多术语的使用并不一致。哪怕是相同的术语，不同学科的人理解一定有所不同。比如说：“模型参数（model parameter）”和“模型超参数（model Hyperparameter）”。对于初学者来说，这些没有明确定义的术语肯定很令人困惑。尤其是对于些来自统计学或经济学领域的人。我们来仔细研究一下这些条款。什么是模...
机器学习中参数和超参数的区别
南洲.的博客
07-29 7566
本文参考来源： https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/76849929 什么是模型参数？ 简单来说，模型参数就是模型内部的配置变量，可以用数据估计它的值。 具体来讲，模型参数有以下特征： （1）进行模型预测时需要模型参数 （2）模型参数值可以定义模型功能 （3）模型参数用数据估计或数据学习得到 （4）模型参数一般不由实践者手动设...
神经网络之损失函数
硬水果糖
04-06 847
损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中非常重要的一个概念。用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异，从而指导模型优化其参数以最小化这种差异。
TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据，机器学习之心的博客。
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TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整源码和数据）
# 使用 OpenCV 和神经网络实现图像风格化
www_pp_的博客
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通过 OpenCV 和预训练的神经网络模型，我们可以轻松实现图像风格化的效果。本文介绍了完整的实现过程，包括图像预处理、模型加载、神经网络推理以及输出处理。希望这篇文章对你有所帮助！如果你有任何问题或建议，欢迎在评论区留言。
《深度学习入门：基于Python的理论与实现》第三章神经网络
m0_55303420的博客
04-07 652
神经网络中的推理部分
神经网络与深度学习：案例与实践——第三章（2）
2301_79679684的博客
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Logistic回归可以有效地解决二分类问题，但在分类任务中，还有一类多分类问题，即类别数C大于2 的分类问题。Softmax回归就是Logistic回归在多分类问题上的推广。使用Softmax回归模型对一个简单的数据集进行多分类实验。
深度探索：策略学习与神经网络在强化学习中的应用
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2302_80236633的博客
04-07 671
JθESVπst;θ)]我们将状态SSS作为随机变量使用期望消去，这样我们定义的目标函数就只剩下θ{\theta}θJθJ(\theta)Jθ越大，我们的策略函数就越好观察状态sts_tst​在时间步ttt，观察或接收环境的当前状态sts_tst​。根据策略π⋅∣st;θt​随机采样动作ata_tat​。
QtE库编译配置详解与QtE4.7源码目录介绍
在这个文件中，可以看到"configure"命令后的配置参数，这些参数决定了编译出的库的特性。通过运行"./configure --help"，用户可以获取每个配置选项的详细说明，了解如何调整以满足特定需求。 关于iTOP-4412开发板，...
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