hyperparameters

/ˌhaɪpərˈpærəmɪtərz/ ハイパーパラメーターズ

1. 機械学習モデルの学習前に設定される値。

機械学習モデルの学習プロセスや構造を定義し、データから学習する前に手動で設定される値のことです。モデルの性能に大きな影響を与えます。

Tuning hyperparameters is crucial for optimizing machine learning model performance. (ハイパーパラメータの調整は、機械学習モデルの性能を最適化するために不可欠です。)

• Tuning hyperparameters: ハイパーパラメータを調整すること。
• is crucial: 極めて重要である。
• for optimizing: 〜を最適化するために。
• machine learning model performance: 機械学習モデルの性能。

Common hyperparameters include learning rate, batch size, and regularization strength. (一般的なハイパーパラメータには、学習率、バッチサイズ、正則化の強さなどが含まれます。)

• Common hyperparameters: 一般的なハイパーパラメータ。
• include: 〜を含む、〜が含まれる。
• learning rate: 学習率。
• batch size: バッチサイズ。
• and regularization strength: そして正則化の強さ。

Selecting appropriate hyperparameters often involves experimentation and validation. (適切なハイパーパラメータの選択には、しばしば実験と検証が伴います。)

• Selecting appropriate hyperparameters: 適切なハイパーパラメータを選択すること。
• often involves: しばしば〜を伴う。
• experimentation: 実験。
• and validation: そして検証。

Automated hyperparameter optimization techniques can save significant time. (自動化されたハイパーパラメータ最適化手法は、かなりの時間を節約できます。)

• Automated hyperparameter optimization techniques: 自動化されたハイパーパラメータ最適化手法。
• can save: 節約できる、救える。
• significant time: かなりの時間。

The choice of hyperparameters directly impacts the model's ability to generalize to new data. (ハイパーパラメータの選択は、モデルが新しいデータに汎化する能力に直接影響を与えます。)

• The choice of hyperparameters: ハイパーパラメータの選択。
• directly impacts: 直接影響を与える。
• the model's ability: モデルの能力。
• to generalize to new data: 新しいデータに汎化する能力。

関連

• machine learning
• parameters
• model tuning
• optimization
• learning rate
• batch size
• neural network
• algorithm