超参数指的是在学习训练之前设置的参数值
1、学习速率
用来控制每次更新时权值的大小或者权值修正的幅度
2、权值初始化
3、网络层数
4、单层神经元数量
5、正则惩罚项
6、动量系数
动量是0和1之前的一个变量，被用作矩阵变化率的导数的一个因素，它影响权值随时间的变化率。用于防止系统收敛到局部最优值。高动量系数有助于提高系统收敛速度，但是有可能使得系统不稳定超过最小值。过低的动量系数不能可靠的避免局部最小值，训练速度慢
7、偏置项
用来帮助函数较好的左右平移
机器学习中的超参数
超参数指的是在学习训练之前设置的参数值
1、学习速率
用来控制每次更新时权值的大小或者权值修正的幅度
2、权值初始化
3、网络层数
4、单层神经元数量
5、正则惩罚项
6、动量系数
动量是0和1之前的一个变量，被用作矩阵变化率的导数的一个因素，它影响权值随时间的变化率。用于防止系统收敛到局部最优值。高动量系数有助于提高系统收敛速度，但是有可能使得系统不稳定超过最小值。过低的动量系数不能可靠的避免局部最小值，训练速度慢
7、偏置项
用来帮助函数较好的左右平移
机器学习中的超参数
超参数指的是在学习训练之前设置的参数值 1、学习速率 用来控制每次更新时权值的大小或者权值修正的幅度 2、权值初始...
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4.5 超参数 超参数就是指在运行机器学习算法之前，需要指定的参数。 模型参数：算法过程中学习的参数。 KNN算法...
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超参数：在我们运行机器学习算法之前，需要指定的参数。模型参数：算法过程中学习的参数。 kNN算法没有模型参数kNN...
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本文标题：机器学习中的超参数
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