بهینه سازی هایپرپارامتر چیست و سه روش محبوب را توصیف کنید.
بهینه سازی هایپرپارامتر فرآیند انتخاب مقادیر مناسب برای هایپرپارامترها است که متغیرهای تعیین کننده ساختار و رفتار یک مدل یادگیری ماشین هستند. این هایپرپارامترها ویژگی های مهمی از مدل مانند پیچیدگی، ظرفیت و انعطاف پذیری را تعریف می کنند. از آنجا که عملکرد یک مدل می تواند به شدت وابسته به مقادیر هایپرپارامترهای آن باشد، بهینه سازی آنها می تواند توانایی یادگیری مدل را از داده ها به طور قابل توجهی بهبود بخشد. چندین تکنیک محبوب برای بهینه سازی هایپرپارامترها وجود دارد، از جمله: 1. جستجوی شبکه: این تکنیک شامل مشخص کردن یک لیست از مقادیر برای هر هایپرپارامتر و سپس آموزش یک مدل برای هر ترکیبی از هایپرپارامترها است. اگرچه این تکنیک ساده و آسان برای انتخاب است، اما اغلب از نظر محاسبه گران است، زیرا تعداد هایپرپارامترها و تعداد مقادیر هر هایپرپارامتر به ویژه افزایش می