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AI新人必看 | 參數(shù)和超參數(shù)還分不清楚嗎?

人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
計(jì)算機(jī)學(xué)科里有太多的術(shù)語,而且許多術(shù)語的使用并不一致。哪怕是相同的術(shù)語,不同學(xué)科的人理解一定有所不同。

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計(jì)算機(jī)學(xué)科里有太多的術(shù)語,而且許多術(shù)語的使用并不一致。哪怕是相同的術(shù)語,不同學(xué)科的人理解一定有所不同。

比如說:“模型參數(shù)(model parameter)”和“模型超參數(shù)(model Hyperparameter)”。

對于初學(xué)者來說,這些沒有明確定義的術(shù)語肯定很令人困惑。尤其是對于些來自統(tǒng)計(jì)學(xué)或經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的人。

我們來仔細(xì)研究一下這些條款。

什么是模型參數(shù)?

模型參數(shù)是模型內(nèi)部的配置變量,其值可以根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。

  •  模型在進(jìn)行預(yù)測時(shí)需要它們。
  •  它們的值定義了可使用的模型。
  •  他們是從數(shù)據(jù)估計(jì)或獲悉的。
  •  它們通常不由編程者手動(dòng)設(shè)置。
  •  他們通常被保存為學(xué)習(xí)模型的一部分。

參數(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的關(guān)鍵。它們通常由過去的訓(xùn)練數(shù)據(jù)中總結(jié)得出。

在經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)文獻(xiàn)中,我們可以將模型看作假設(shè),將參數(shù)視為對特定數(shù)據(jù)集的量身打造的假設(shè)。

***化算法是估計(jì)模型參數(shù)的有效工具。

  •  統(tǒng)計(jì):在統(tǒng)計(jì)學(xué)中,您可以假設(shè)一個(gè)變量的分布,如高斯分布。高斯分布的兩個(gè)參數(shù)是平均值(μ)和標(biāo)準(zhǔn)偏差(西格瑪)。這適用于機(jī)器學(xué)習(xí),其中這些參數(shù)可以從數(shù)據(jù)中估算出來并用作預(yù)測模型的一部分。
  •  編程:在編程中,您可以將參數(shù)傳遞給函數(shù)。在這種情況下,參數(shù)是一個(gè)函數(shù)參數(shù),它可能具有一個(gè)值范圍之一。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,您使用的特定模型是函數(shù),需要參數(shù)才能對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。

模型是否具有固定或可變數(shù)量的參數(shù)決定了它是否可以被稱為“參數(shù)”或“非參數(shù)”。

模型參數(shù)的一些示例包括:

  •  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重。
  •  支持向量機(jī)中的支持向量。
  •  線性回歸或邏輯回歸中的系數(shù)。

什么是模型超參數(shù)?

模型超參數(shù)是模型外部的配置,其值無法從數(shù)據(jù)中估計(jì)。

  •  它們通常用于幫助估計(jì)模型參數(shù)。
  •  它們通常由人工指定。
  •  他們通??梢允褂脝l(fā)式設(shè)置。
  •  他們經(jīng)常被調(diào)整為給定的預(yù)測建模問題。

我們雖然無法知道給定問題的模型超參數(shù)的***值,但是我們可以使用經(jīng)驗(yàn)法則,在其他問題上使用復(fù)制值,或通過反復(fù)試驗(yàn)來搜索***值。

當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法針對特定問題進(jìn)行調(diào)整時(shí)(例如,使用網(wǎng)格搜索或隨機(jī)搜索時(shí)),那么正在調(diào)整模型的超參數(shù)或順序以發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致最熟練的模型的參數(shù)預(yù)測。

  •  “許多模型有不能從數(shù)據(jù)直接估計(jì)的重要參數(shù)。例如,在K近鄰分類模型中......因?yàn)闆]有可用于計(jì)算適當(dāng)值的分析公式,這種類型的模型參數(shù)被稱為調(diào)整參數(shù)。”

    - 第64-65頁,《應(yīng)用預(yù)測模型》,2013

如果模型超參數(shù)被稱為模型參數(shù),會(huì)造成很多混淆??朔@種困惑的一個(gè)經(jīng)驗(yàn)法則如下:

如果必須手動(dòng)指定模型參數(shù),那么它可能是一個(gè)模型超參數(shù)。

模型超參數(shù)的一些例子包括:

  •  訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速率。
  •  用于支持向量機(jī)的C和sigma超參數(shù)。
  •  K最近鄰的K。

總之,模型參數(shù)是根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)估算的。但模型超參數(shù)是手動(dòng)設(shè)置的,并且在過程中用于幫助估計(jì)模型參數(shù)。

模型超參數(shù)通常被稱為參數(shù),因?yàn)樗鼈兪潜仨毷謩?dòng)設(shè)置和調(diào)整的機(jī)器學(xué)習(xí)的一部分。 

責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: 機(jī)器學(xué)習(xí)算法與Python學(xué)習(xí)
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