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[용어정리] 파라미터와 하이퍼 파라미터

추후 참고를 위한 기록~! 파라미터 (Parameter) : 한국어로 매개변수, 모델 내부에서 결정되는 변수, -> ex) 정규분포에서 평균과 표준편차 -> 사용자가 직접 설정하는것이 아니라 모델링에 의해 자동 결정되는 값. -> 측정되거나 데이터로부터 학습되어짐 하이퍼 파라미터 (Hyper parameter) : 모델링할 때 사용자가 직접 세팅해주는 값. -> ex) learning rate나 서포트 벡터 머신에서의 C, sigma값, KNN에서의 K값, 은닉층의 뉴런 개수, 에포크(epoch), 배치사이즈 (batch size), 반복(iteration) 등 -> 하이퍼 파라미터는 정해진 최적의 값이 없음. 휴리스틱한 방법이나 경험법칙에 의해 결정하는 경우가 많음 -> 베이지안 옵티마이제이션처럼 자동..
AI 2022. 12. 8. 14:31
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