ハイパーパラメータ

ハイパーパラメータは、機械学習で、学習を始める前に人が決めておく設定値です。

■ 試験で押さえるポイント

• 学習率、層の数、木の深さ、学習の回数などがあります。

• 学習で自動的に決まる重みなどのパラメータとは区別します。

• グリッドサーチやランダムサーチで、よい値を探します。

■ 過去問での着眼点

学習で決まるのがパラメータ、人が決めるのがハイパーパラメータです。

例: 学習率を0.01、0.001などに変えて、検証データでの精度を比べます。