دو الگوریتم تنظیم پارامترهای فوق العاده رایج که در یادگیری ماشین استفاده می شود چیست؟
دو الگوریتم تنظیم هایپرپارامتر رایج که در یادگیری ماشین استفاده می شود، جستجوی شبکه و جستجوی تصادفی هستند. - جستجوی شبکه: این روش شامل ایجاد یک شبکه از مقادیر هایپرپارامتر و تلاش برای یافتن بهترین محصول است. این کار می تواند از نظر محاسباتی گران باشد، به ویژه هنگامی که با تعداد زیادی از هایپرپارامترها و داده های ابعاد بالا کار می شود. - جستجوی تصادفی: این روش به طور تصادفی مقادیر هایپرپارامتر را از یک فضای جستجوی تعریف شده نمونه گیری می کند و سپس این ترکیب ها را برای عملکرد مدل آنها آزمایش می کند. این روش می تواند از نظر محاسباتی ارزان تر از جستجوی شبکه باشد و گاهی اوقات می تواند ترکیبی بهتر از هایپرپارامترها را از جستجوی شبکه به صورت تصادفی پیدا کند.