하이퍼 파라미터(Hyper Parameter)
개요)
머신러닝에서 하이퍼파라미터는 최적의 훈련 모델을 구현하기 위해 모델에 설정하는 변수로 학습률(Learning Rate), 에포크 수(훈련 반복 횟수), 가중치 초기화 등을 결정할 수 있다. 또한 하이퍼파라미터 튜닝 기법을 적용하여 훈련 모델의 최적값들을 찾을 수 있다.
특징)
모델의 매개 변수를 추정하는 데 도움이 되는 프로세스에서 사용한다. 개발자가 임의로 설정할 수 있다.
학습 알고리즘 샘플의 일반화를 위해 조절한다.
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