ディープラーニングに限らず,機械学習の手法ではハイパーパラメータの地道なチューニングが必要になる.ハイパーパラメータの説明として,最も適切な選択肢を1つ選べ.
① 前処理の際にのみ必要となるパラメータである.
② モデルに含まれるパラメータの中で最も値が大きいパラメータである.
③ 別の学習済みモデルから再利用されたパラメータである.
④ モデルの学習の過程で決定されないパラメータである.
ディープラーニングに限らず,機械学習の手法ではハイパーパラメータの地道なチューニングが必要になる.ハイパーパラメータの説明として,最も適切な選択肢を1つ選べ.
① 前処理の際にのみ必要となるパラメータである.
② モデルに含まれるパラメータの中で最も値が大きいパラメータである.
③ 別の学習済みモデルから再利用されたパラメータである.
④ モデルの学習の過程で決定されないパラメータである.