Hyperparameter

Hyperparameter je nastavenie tréningového procesu alebo architektúry, ktoré sa model priamo neučí z dát, napríklad rýchlosť učenia, hĺbka stromu alebo veľkosť dávky.

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi je dôležité určiť presný kontext, hranice významu a situácie, v ktorých sa pojem nesmie zamieňať s príbuzným javom.

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Rizikom je príliš široký výklad, zámena príbuzných pojmov a prenos tvrdenia medzi odlišnými disciplínami. Význam treba vždy viazať na konkrétny kontext a overiteľný zdroj.

Hyperparameter sa od pojmov Heuristic, Iteration, Gradient odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.