​Оптимизация гиперпараметров

Оптимизация гиперпараметров — это критически важный этап в процессе разработки моделей машинного обучения. Гиперпараметры — это настройки модели, которые не могут быть изучены во время обучения, такие как скорость обучения, количество слоев и нейронов в нейронной сети. Цель оптимизации гиперпараметров заключается в выборе наилучших значений этих параметров, чтобы достичь наивысшей производительности модели на новых данных. Это процесс исследования различных комбинаций параметров и оценки их влияния на модель.