Hyperparameter Tuning
Hyperparameter tuning is het proces waarbij de instellingen van een machine learning-algoritme worden geoptimaliseerd om de modelprestaties te verbeteren.
Hyperparameter Tuning
Hyperparameter tuning is een essentiële stap in het machine learning-proces waarbij specifieke parameters die niet direct uit de trainingsdata worden geleerd, zoals de learning rate, het aantal trainingsiteraties of de structuur van het neurale netwerk, zorgvuldig worden ingesteld. Het doel is om de algehele prestaties van het model te verbeteren. Dit proces kan handmatig worden uitgevoerd of door middel van geautomatiseerde technieken zoals grid search of random search.
Een voorbeeld van Hyperparameter Tuning
Bij het trainen van een neuraal netwerk kan de learning rate worden aangepast van 0.01 naar 0.001 om de trainingsstabiliteit te verbeteren en het risico op overshooting te verminderen.
Extra informatie over Hyperparameter Tuning:
- Het afstellen van hyperparameters kan een groot verschil maken in de nauwkeurigheid en efficiëntie van machine learning-modellen.
- Hyperparameters verschillen van modelparameters, die door het leerproces zelf worden bepaald.
- Technieken zoals cross-validation worden vaak gebruikt in combinatie met hyperparameter tuning om de meest effectieve parameters te identificeren.
Toffe artikelen die we vonden over Hyperparameter Tuning