Модель алгоритма и её выбор — различия между версиями
 (Добавлены понятия параметров и гиперпараметров, секции смотри также и источники информации)  | 
				 (Добавлена секция примечания)  | 
				||
| Строка 21: | Строка 21: | ||
Примерами гиперпараметров могут служить количество слоев нейронной сети, а также количество нейронов на каждом слое. Примерами параметров могут служить веса ребер нейронной сети.  | Примерами гиперпараметров могут служить количество слоев нейронной сети, а также количество нейронов на каждом слое. Примерами параметров могут служить веса ребер нейронной сети.  | ||
| − | Для нахождения оптимальных гиперпараметров модели могут применяться алгоритмы [[Настройка гиперпараметров | настройки гиперпараметров]]<sup>[на 08.01.19 не создан]</sup>.  | + | Для нахождения оптимальных гиперпараметров модели могут применяться различные алгоритмы [[Настройка гиперпараметров | настройки гиперпараметров]]<sup>[на 08.01.19 не создан]</sup>.  | 
== См. также ==  | == См. также ==  | ||
| Строка 28: | Строка 28: | ||
* [[Мета-обучение]]<sup>[на 08.01.19 не создан]</sup>  | * [[Мета-обучение]]<sup>[на 08.01.19 не создан]</sup>  | ||
| + | == Примечания ==  | ||
| + | # [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/0/05/BMMO11_4.pdf Выбор модели]  | ||
| + | # [https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperparameter_(machine_learning) Hyperparameters]  | ||
| + | # [https://machinelearningmastery.com/difference-between-a-parameter-and-a-hyperparameter/ Difference between parameter and hyperparameter]  | ||
== Источники информации ==  | == Источники информации ==  | ||
# [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/0/05/BMMO11_4.pdf Выбор модели] - презентация на MachineLearning.ru  | # [http://www.machinelearning.ru/wiki/images/0/05/BMMO11_4.pdf Выбор модели] - презентация на MachineLearning.ru  | ||
# [https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperparameter_(machine_learning) Гиперпараметры] - статья на Википедии  | # [https://en.wikipedia.org/wiki/Hyperparameter_(machine_learning) Гиперпараметры] - статья на Википедии  | ||
# [https://machinelearningmastery.com/difference-between-a-parameter-and-a-hyperparameter/ Разница между параметрами и гиперпараметрами] - описание разницы между параметрами и гиперпараметрами модели  | # [https://machinelearningmastery.com/difference-between-a-parameter-and-a-hyperparameter/ Разница между параметрами и гиперпараметрами] - описание разницы между параметрами и гиперпараметрами модели  | ||
Версия 20:07, 8 января 2019
Содержание
Понятие модели
Пусть дана обучающая выборка , где — множество значений признаков, — множество, содержащее для каждого элемента из X его классификацию.
Пусть множество всевозможных значений признаков , множество всевозможных классификаций .
Пусть задана функция , где W - множество дополнительных параметров (весов) функции.
Описанная выше функция f для фиксированного значения весов называется решающим правилом.
Модель — это совокупность всех решающих правил, которые получаются путем присваивания весам всех возможных допустимых значений.
Формально модель .
Модель определяется множеством допустимых весов и структурой решающего правила
Понятие гиперпараметров модели
Гиперпараметры модели — это параметры, значения которых задается до начала обучения модели и не изменяется в процессе обучения. У модели может не быть гиперпараметров.
Параметры модели — это параметры, которые изменяются и оптимизируются в процессе обучения модели и итоговые значения этих параметров являются результатом обучения модели.
Примерами гиперпараметров могут служить количество слоев нейронной сети, а также количество нейронов на каждом слое. Примерами параметров могут служить веса ребер нейронной сети.
Для нахождения оптимальных гиперпараметров модели могут применяться различные алгоритмы настройки гиперпараметров[на 08.01.19 не создан].
См. также
- Настройка гиперпараметров[на 08.01.19 не создан]
 - Переобучение
 - Мета-обучение[на 08.01.19 не создан]
 
Примечания
Источники информации
- Выбор модели - презентация на MachineLearning.ru
 - Гиперпараметры - статья на Википедии
 - Разница между параметрами и гиперпараметрами - описание разницы между параметрами и гиперпараметрами модели