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機(jī)器學(xué)習(xí)的超參數(shù)是什么
2018-08-15
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機(jī)器學(xué)習(xí)的超參數(shù)是什么

自從接觸了機(jī)器學(xué)習(xí)后，在很多地方如書籍和文獻(xiàn)中經(jīng)常會(huì)看到有一類參數(shù)叫超參數(shù)（hyperparameter），其中提超參數(shù)最多的地方是在支持向量機(jī)（SVM）和深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）中，比如支持向量機(jī)中的松弛因子：

上式中的C就是松弛因子，這個(gè)參數(shù)在支持向量機(jī)中不像參數(shù)W那樣，可以通過優(yōu)化學(xué)習(xí)得到。還有深度學(xué)習(xí)中的超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率（Learning Rate），在訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)時(shí)，這個(gè)學(xué)習(xí)率參數(shù)需要提前指定，比如最近設(shè)為0.09等。

那么問題來了，到底什么是超參數(shù)（hyperparameter）？在很多教材和文獻(xiàn)中都是默認(rèn)你理解超參數(shù)的定義的。如果不知道超參數(shù)的定義的話，有些文獻(xiàn)中的話可能不好理解，比如在機(jī)器學(xué)習(xí)中，尤其是在支持向量機(jī)中，為什么有些文獻(xiàn)要把數(shù)據(jù)集分割成訓(xùn)練集，驗(yàn)證集和測(cè)試集，而不是直接分割為訓(xùn)練集和測(cè)試集？只有理解了何謂超參數(shù)，才會(huì)明白某些文獻(xiàn)中這樣分割的道理。

什么是超參數(shù)呢？先來看一下超參數(shù)的學(xué)院風(fēng)定義：在機(jī)器學(xué)習(xí)的上下文中，超參數(shù)是在開始學(xué)習(xí)過程之前設(shè)置值的參數(shù)，而不是通過訓(xùn)練得到的參數(shù)數(shù)據(jù)。通常情況下，需要對(duì)超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，給學(xué)習(xí)機(jī)選擇一組最優(yōu)超參數(shù)，以提高學(xué)習(xí)的性能和效果。

超參數(shù)的通俗定義：超參數(shù)也是一種參數(shù)，它具有參數(shù)的特性，比如未知，也就是它不是一個(gè)已知常量。一種手工可配置的設(shè)置，需要為它根據(jù)已有或現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)指定“正確”的值，也就是人為為它設(shè)定一個(gè)值，它不是通過系統(tǒng)學(xué)習(xí)得到的。

下面主要看看超參數(shù)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的定義及示例：

在機(jī)器學(xué)習(xí)的上下文中，超參數(shù)是在開始學(xué)習(xí)過程之前設(shè)置值的參數(shù)。 相反，其他參數(shù)的值通過訓(xùn)練得出。
超參數(shù)：
  1.  定義關(guān)于模型的更高層次的概念，如復(fù)雜性或?qū)W習(xí)能力。
  2.  不能直接從標(biāo)準(zhǔn)模型培訓(xùn)過程中的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，需要預(yù)先定義。
  3.  可以通過設(shè)置不同的值，訓(xùn)練不同的模型和選擇更好的測(cè)試值來決定
超參數(shù)的一些示例：
   1. 樹的數(shù)量或樹的深度
   2. 矩陣分解中潛在因素的數(shù)量
   3. 學(xué)習(xí)率（多種模式）
   4. 深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層數(shù)
   5. k均值聚類中的簇?cái)?shù)

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