三言語の表記
日本語ハイパーパラメータ
EnglishHyperparameter
中文超参数

ハイパーパラメータとは

ハイパーパラメータは、学習率や層の数、木の深さなど、学習を始める前に人が決めておくモデルの設定値です。データから自動で学習される重みとは区別されます。製造データは件数が限られることが多く、設定次第で過学習しやすいため、交差検証やベイズ最適化で系統的に探索するのが一般的です。

Definition (English)

Settings fixed before training, such as learning rate, number of layers or tree depth, as opposed to parameters the model learns from data. They are usually tuned systematically with cross-validation or Bayesian optimization.

释义（中文）

在训练开始前由人设定的模型参数，如学习率、层数、树深度等，区别于模型从数据中学到的权重。通常借助交叉验证或贝叶斯优化系统地调优。

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出典表記の例

株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：ハイパーパラメータ」https://mfg-ai.com/terms/hyperparameter（CC BY 4.0）

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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/hyperparameter">
  <p>ハイパーパラメータは、学習率や層の数、木の深さなど、学習を始める前に人が決めておくモデルの設定値です。</p>
  <footer>出典：<a href="https://mfg-ai.com/terms/hyperparameter">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集：ハイパーパラメータ」</a>（<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>）</footer>
</blockquote>

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この記事を書いた人

株式会社サオス

株式会社サオス 製造DX部

DELMIA Apriso を中核とした MES / 製造DX の導入・運用・人材育成と、製造業向けAIの調査・開発・教育を手がけるITコンサルティング企業。ISO 9001:2015 / ISO 27001:2022 認証取得。 日本・中国・米国で製造業のMES・データ基盤・AI導入を手がけた実務者が、欧米・中国の一次情報にあたって書いています。

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