Hyperparameter-Optimierung

Die Hyperparameter-Optimierung bezieht sich auf das Problem, ein optimales Set von Hyperparametern für einen Lernalgorithmus auszuwählen. Hyperparameter beeinflussen direkt die Anpassungsfähigkeit des Modells an die Daten und bestimmen, ob es überanpassen (overfit) oder unteranpassen (underfit) wird. Durch die Optimierung der Hyperparameter kann man die Leistung des Modells unter einer spezifischen Verlustfunktion verbessern, sicherstellend, dass das Modell die besten Annahmen, Gewichte und Trainingsgeschwindigkeiten für verschiedene Datentypen hat.