機械学習基礎

ハイパーパラメータはいぱーぱらめーた

ハイパーパラメータ学習率バッチサイズモデル設計チューニング機械学習

ハイパーパラメータについて教えて

簡単に言うとこんな感じ！

機械学習モデルには「学習で自動的に決まる値（パラメータ）」と「人間が事前に決める値（ハイパーパラメータ）」の2種類があるよ。学習率・層の数・バッチサイズなどがハイパーパラメータ。料理でいうと「レシピ（火加減・時間）」で、材料（データ）をどう調理するかを決める設定だよ！

ハイパーパラメータ（Hyperparameter） とは、機械学習モデルの学習が始まる前に人間が設定する制御パラメータのことです。モデルの重みやバイアスのような「学習データから自動的に決まるパラメータ」とは区別されます。

学習結果の良し悪しはハイパーパラメータの設定に大きく左右されます。例えば学習率が大きすぎると発散し、小さすぎると学習が遅い——最適なハイパーパラメータを見つける作業が「ハイパーパラメータチューニング」 です。

ハイパーパラメータはモデルの種類によって異なりますが、深層学習では「学習率・バッチサイズ・エポック数・層の数・ニューロン数」などが主要なものとして知られています。

区分	定義	決め方	例
パラメータ	学習中に自動調整される値	学習アルゴリズムで決定	重み（W）、バイアス（b）
ハイパーパラメータ	学習前に人間が設定する値	手動またはチューニングで決定	学習率、層数、バッチサイズ