Parameter-justering
Proces hvor en models parametre ændres for at forbedre ydeevnen, typisk ved hyperparameteroptimering eller finjustering.
Kort fortalt
Parameter-justering er når man ændrer indstillingerne i en AI-model for at få den til at fungere bedre.
- Kategori
- teknik
- Niveau
- øvet
Betydninger
1- 1
Processen med at optimere en models hyperparametre eller træningsparametre for at opnå bedre resultater.
- Ved parameter-justering af en neural netværksmodel anvendes ofte grid search for at finde den optimale learning rate.
- Parameter-justering kan også omfatte finjustering af fortrænede modeller til specifikke opgaver.
Hvornår bruges det
Parameter-justering anvendes i forbindelse med træning af modeller, især når man skal vælge de bedste hyperparametre som learning rate, batch size eller antal lag. Det foregår ofte systematisk gennem grid search, random search eller Bayesiansk optimering.
Oprindelse
Sammensat af 'parameter' (fra græsk 'para' = ved siden af og 'metron' = mål) og 'justering' (fra latin 'iustus' = retfærdig, via fransk 'ajuster' = tilpasse). Dækker over alle former for justering af modelparametre.
Afledte ord
2Kilder
2- Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville, 2016)
- Pattern Recognition and Machine Learning (Bishop, 2006)