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機器學習的超參數是什么
2018-08-15
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機器學習的超參數是什么

自從接觸了機器學習后，在很多地方如書籍和文獻中經常會看到有一類參數叫超參數（hyperparameter），其中提超參數最多的地方是在支持向量機（SVM）和深度學習（Deep Learning）中，比如支持向量機中的松弛因子：

上式中的C就是松弛因子，這個參數在支持向量機中不像參數W那樣，可以通過優化學習得到。還有深度學習中的超參數，如學習率（Learning Rate），在訓練深度網絡時，這個學習率參數需要提前指定，比如最近設為0.09等。

那么問題來了，到底什么是超參數（hyperparameter）？在很多教材和文獻中都是默認你理解超參數的定義的。如果不知道超參數的定義的話，有些文獻中的話可能不好理解，比如在機器學習中，尤其是在支持向量機中，為什么有些文獻要把數據集分割成訓練集，驗證集和測試集，而不是直接分割為訓練集和測試集？只有理解了何謂超參數，才會明白某些文獻中這樣分割的道理。

什么是超參數呢？先來看一下超參數的學院風定義：在機器學習的上下文中，超參數是在開始學習過程之前設置值的參數，而不是通過訓練得到的參數數據。通常情況下，需要對超參數進行優化，給學習機選擇一組最優超參數，以提高學習的性能和效果。

超參數的通俗定義：超參數也是一種參數，它具有參數的特性，比如未知，也就是它不是一個已知常量。一種手工可配置的設置，需要為它根據已有或現有的經驗指定“正確”的值，也就是人為為它設定一個值，它不是通過系統學習得到的。

下面主要看看超參數在機器學習中的定義及示例：

在機器學習的上下文中，超參數是在開始學習過程之前設置值的參數。 相反，其他參數的值通過訓練得出。
超參數：
  1.  定義關于模型的更高層次的概念，如復雜性或學習能力。
  2.  不能直接從標準模型培訓過程中的數據中學習，需要預先定義。
  3.  可以通過設置不同的值，訓練不同的模型和選擇更好的測試值來決定
超參數的一些示例：
   1. 樹的數量或樹的深度
   2. 矩陣分解中潛在因素的數量
   3. 學習率（多種模式）
   4. 深層神經網絡隱藏層數
   5. k均值聚類中的簇數


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