10、谷歌云Vertex AI：自定义模型超参数调优与部署指南

谷歌云Vertex AI：自定义模型超参数调优与部署指南

在机器学习领域，构建和优化自定义模型是一个至关重要的环节。谷歌云的Vertex AI提供了强大的工具和功能，帮助我们完成自定义模型的训练、超参数调优以及部署等任务。本文将详细介绍如何使用Vertex AI进行自定义模型的超参数调优和部署。

1. 超参数与参数的区别

在机器学习中，超参数和参数是两个不同的概念。超参数是在模型训练前需要手动选择和配置的高级参数，它们控制着学习过程和模型最终学习到的参数值。例如，学习率、神经网络中的隐藏层数量、树算法中的 n_estimators 、 max_depth 和 max_features 等都是超参数。而参数是模型特定的，它们是在算法尝试将输入特征映射到标签或目标时，仅从训练数据中学习或推断出来的。例如，神经网络的权重和偏置、聚类中的簇质心等都是参数。

类型	定义	示例
超参数	控制学习过程和模型参数值，在训练前手动配置	学习率、隐藏层数量、n_estimators等
参数	从训练数据中学习或推断，特定于模型	神经网络权重和偏置、聚类簇质心

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