出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』
| この記事は 英語版の対応するページを翻訳することにより充実させることができます。(2019年5月)翻訳前に重要な指示を読むには右にある[表示]をクリックしてください。
- 英語版記事を日本語へ機械翻訳したバージョン(Google翻訳)。
- 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。
- 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。
- 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。
- 翻訳後、
{{翻訳告知|en|Hyperparameter|…}} をノートに追加することもできます。
- Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があります。
|
| この記事には 複数の問題があります。 改善や ノートページでの議論にご協力ください。
|
ハイパーパラメータ(超母数、英語: Hyperparameter)とは、推論や予測の枠組みの中で決定されないパラメータのことを指す。損失関数の正則化項の影響度を表す係数などが該当する。ハイパーパラメータは、多くの場合、あらかじめ値の候補を用意しておき、各候補に対して、それを一定の値として一旦採用し、予測や推論を行い、最終的に最も性能の良いモデルのハイパーパラメータを採用する。よって、ハイパーパラメータには人間の任意性がある。これを解決する方法として、ハイパーパラメータを確率変数と見做し、事前分布を導入する、エビデンス近似というベイズ的手法が存在する。
関連項目[編集]