Was sind die wichtigsten Hyperparameter-Tuning-Techniken für KI?
Hyperparameter sind die Einstellungen, die steuern, wie ein KI-Modell aus Daten lernt, wie z. B. die Lernrate, die Anzahl der Schichten oder die Aktivierungsfunktion. Die Optimierung dieser Hyperparameter kann erhebliche Auswirkungen auf die Leistung, Genauigkeit und Effizienz des Modells haben. Die Suche nach der optimalen Kombination von Hyperparametern kann jedoch schwierig, zeitaufwändig und rechenintensiv sein. Daher verwenden Forscher und Praktiker häufig verschiedene Techniken, um den Hyperparameter-Tuning-Prozess zu automatisieren und zu optimieren. In diesem Artikel werden wir einige der wichtigsten Hyperparameter-Tuning-Techniken für KI untersuchen, wie z. B. Rastersuche, Zufallssuche, Bayes'sche Optimierung und evolutionäre Algorithmen.