Гиперпараметры — это параметры модели, которые задаются перед обучением и влияют на производительность модели, но не могут быть извлечены из данных. Пример: гиперпараметры включают скорость обучения, силу регуляризации и количество скрытых слоев в нейронной сети.
[50 терминов искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// pudie.ru›articles/704343/, свободный]
Гиперпараметры — это параметры модели, которые задаются до начала обучения и не изменяются в процессе обучения, такие как скорость обучения или количество слоев в нейронной сети.
[50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// Pro-DGTL.ru›blog/razrabotka/tpost/4e93vbs2p1-50-/, свободный.]