Hyperparamètres Tuning

Le réglage des hyperparamètres est le processus de recherche des combinaisons d’hyperparamètres qui produisent le meilleur modèle en termes de performance. Cela peut être réalisé par diverses méthodes, telles que la recherche par grille, la recherche aléatoire, ou des méthodes basées sur l’optimisation bayésienne. Le réglage des hyperparamètres est essentiel pour optimiser les modèles d’apprentissage machine.

Exemple : Un data scientist optimisant un modèle de classification d’images peut expérimenter avec différents taux d’apprentissage et tailles de batch pour trouver la combinaison qui minimise l’erreur de classification sur un ensemble de validation.

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