ハイパーパラメータ調整

「ハイパーパラメータ調整」とは？意味を解説

機械学習において、モデルの学習率・層数・正則化の強度など、人間が事前に決定する設定値（ハイパーパラメータ）を変更し、最適な値を探索する作業。グリッドサーチやランダムサーチなどの手法があり、モデルの精度向上やオーバーフィッティング防止が目的。

例文

• ニューラルネットワークの性能を高めるため、ハイパーパラメータ調整を実施した。
• グリッドサーチを用いたハイパーパラメータ調整により、モデルの精度が5%向上した。
• ハイパーパラメータ調整の時間短縮にベイズ最適化を導入した。

「ハイパーパラメータ調整」の言い換え・類語

「ハイパーパラメータ調整」の対義語

連想語・周辺概念

語源・由来

英語の「hyperparameter tuning」を日本語化した造語。「hyper-」（超)、「parameter」(パラメータ)、「tuning」(調整)の組み合わせ。機械学習用語として2010年代に日本で定着。

英語で言うと

「ハイパーパラメータ調整」との違いを比較する

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