Definition
A diferencia de los parámetros del modelo (pesos y sesgos) que se aprenden a partir de los datos durante el entrenamiento, los hiperparámetros son configuraciones externas elegidas por el practicante antes de que comience el entrenamiento. Controlan la estruc
Summary
Una variable de configuración cuyo valor se establece antes del proceso de entrenamiento y gobierna el comportamiento del algoritmo de aprendizaje.
Key Concepts
- Tasa de aprendizaje
- Tamaño del lote
- Arquitectura del modelo
- Regularización
Use Cases
- Configuración del entrenamiento de redes neuronales
- Establecimiento de pasos de descenso de gradiente
- Definición de la profundidad del árbol en bosques aleatorios