在机器学习和深度学习领域，超参数是模型性能的关键因素。以下是一些常见的超参数及其作用：

  • 学习率：控制模型更新的步长，影响模型收敛速度和稳定性。
  • 批大小：每次更新的样本数量，影响内存使用和模型训练速度。
  • 迭代次数：模型训练的总轮数，决定模型是否过拟合或欠拟合。

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  • 正则化：防止模型过拟合，常用的方法有L1、L2正则化。
  • 激活函数：用于将线性组合的输入转换为非线性输出，常用的有ReLU、Sigmoid、Tanh等。

机器学习流程图

  • 优化器：用于更新模型参数，常用的有SGD、Adam等。
  • 损失函数：衡量预测值与真实值之间的差异，常用的有MSE、Cross-Entropy等。

希望这些信息能帮助您更好地理解常见超参数。如果您有其他问题，欢迎在评论区留言。

机器学习模型示例