træningsegenskaber
Træningsegenskaber er de konfigurerbare parametre og indstillinger, der styrer en maskinlæringsmodel under træning, såsom learning rate, batch size og antal epoker.
Kort fortalt
De knapper og skruer, du kan justere for at få en AI-model til at lære bedre eller hurtigere.
- Kategori
- begreb
- Niveau
- øvet
Betydninger
1- 1
De justerbare parametre og indstillinger, der definerer, hvordan en maskinlæringsmodel trænes, herunder optimeringsalgoritme, learning rate, batch size, antal epoker og regulariseringsfaktorer.
- Valget af learning rate er en af de vigtigste træningsegenskaber, da for store eller for små værdier kan forhindre modellen i at konvergere. — fagbog, 2022
- Træningsegenskaber som batch size og antal epoker har direkte indflydelse på både træningstid og generalisering. — forskningsartikel, 2021
Hvornår bruges det
Træningsegenskaber defineres inden træningsstart og påvirker både træningseffektivitet og den endelige modelkvalitet. De vælges typisk gennem eksperimenter eller hyperparameteroptimering.
Oprindelse
Sammensat af 'træning' (training) og 'egenskaber' (properties), direkte oversat fra engelsk.
Afledte ord
2Kilder
2- Machine Learning: A Probabilistic Perspective
- Deep Learning (Goodfellow et al.)