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参数作为模型从历史训练数据中学到的一部分,是机器学习算法的关键。根据经典的机器学习文献,可以将模型看作假设,而参数是根据特定的数据集对假设进行的具体调整。简单来说,模型参数就是模型内部的配置变量,可以用数据估计它的值。

控制模型参数分布的参数,被称为超参数。事实上,模型超参数是模型外部的配置,其值不能从数据估计得到。例如,梯度下降法的步长、正则项的系数、神经网络的动量,这些都是超参数。

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