Hyperparamètre

Definition

Contrairement aux paramètres du modèle (poids et biais) qui sont appris à partir des données pendant l’entraînement, les hyperparamètres sont des réglages externes choisis par le praticien avant le début de l’entraînement. Ils contrôlent la structure

Summary

Une variable de configuration dont la valeur est définie avant le processus d’entraînement et régit le comportement de l’algorithme d’apprentissage.

Key Concepts

• Taux d’apprentissage
• Taille du lot
• Architecture du modèle
• Régularisation

Use Cases

• Configuration de l’entraînement des réseaux neuronaux
• Mise en place des étapes de descente de gradient
• Définition de la profondeur de l’arbre dans les forêts aléatoires

Related Terms

• hyperparameter_tuning (réglage des hyperparamètres)
• model_parameters (paramètres du modèle)
• learning_rate (taux d’apprentissage)
• batch_size (taille du lot)