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Begriff «Hyperparameter»

Definition:
Hyperparameter sind Einstellungen in einem maschinellen Lernmodell, die nicht durch das Training selbst gelernt, sondern vorab festgelegt werden müssen. Sie steuern die Struktur und das Verhalten des Modells und haben grossen Einfluss auf seine Leistung. Typische Hyperparameter sind die Anzahl der Schichten in einem neuronalen Netzwerk, die Lernrate und die Grösse der Batch-Grösse.

Anwendung

Hyperparameter sind in allen Bereichen des maschinellen Lernens von Bedeutung, da sie die Genauigkeit und Effizienz des Modells beeinflussen. Das Optimieren von Hyperparametern, auch Hyperparameter-Tuning genannt, ist entscheidend, um das Beste aus einem Modell herauszuholen, insbesondere bei komplexen Aufgaben wie der Bildverarbeitung oder der Sprachverarbeitung (NLP).

Praktisches Beispiel

Angenommen, du trainierst ein Modell zur Vorhersage von Immobilienpreisen. Eine mögliche Hyperparameter-Einstellung wäre die Lernrate. Wenn die Lernrate zu hoch ist, wird das Modell möglicherweise instabil und findet keine guten Muster; ist sie hingegen zu niedrig, könnte das Training extrem lange dauern oder in lokalen Minima feststecken. Durch sorgfältiges Hyperparameter-Tuning kannst du die optimale Lernrate finden und die Modellleistung deutlich verbessern.

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