초매개변수
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1. 개요
초매개변수는 확률 분포의 매개변수 계열에서 나오는 사전 분포를 사용하는 데 사용된다. 이는 명시성을 확보하기 위해 부분적으로 수행되며, 임의의 함수를 생성하는 대신 분포를 기록하고 초매개변수를 변경하여 형식을 선택할 수 있게 한다. 특히 켤레사전분포나 민감도 분석에서 초매개변수를 변경할 수 있다.
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| 초매개변수 | |
|---|---|
| 정의 | |
| 유형 | 알고리즘의 동작을 제어하는 매개변수 |
| 설명 | 학습 프로세스 외부에서 설정되며 모델 학습 전에 지정됨 |
| 예시 | 학습률 규제 강도 은닉층의 수 커널 크기 배치 크기 |
| 중요성 | |
| 역할 | 모델의 성능과 일반화 능력에 직접적인 영향을 미침 |
| 하이퍼파라미터 최적화 | |
| 목표 | 특정 문제에 대해 최적의 성능을 보이는 하이퍼파라미터 조합을 찾는 것 |
| 방법 | 그리드 검색 랜덤 검색 베이지안 최적화 진화 알고리즘 |
| 고려 사항 | 계산 비용, 탐색 공간의 크기, 평가 지표 |
| 참고 사항 | |
| 모델 매개변수와의 차이점 | 모델 매개변수는 학습 과정에서 데이터로부터 학습되는 반면, 하이퍼파라미터는 사전에 정의됨 |
| 추가 설명 | |
| 영향 | 하이퍼파라미터의 선택은 모델의 복잡성, 학습 속도, 일반화 성능에 영향을 줌 부적절한 하이퍼파라미터 설정은 과적합(overfitting) 또는 과소적합(underfitting)을 초래할 수 있음 |
| 자동화 | 자동화된 머신러닝(AutoML) 도구는 하이퍼파라미터 최적화를 자동화하여 모델 개발 프로세스를 간소화함 이러한 도구는 다양한 최적화 전략을 사용하여 효율적으로 최적의 하이퍼파라미터 설정을 탐색함 |
2. 사전 분포의 목적
확률 분포의 매개변수 계열에서 나오는 사전 분포는 명시성을 확보하거나 켤레사전법, 민감도 분석 등에서 초매개변수를 변경할 수 있기 때문에 자주 사용된다.
2. 1. 명시성 확보
확률 분포의 매개변수 계열에서 나오는 사전 분포를 자주 사용한다. 이는 명시성을 확보하기 위함이다. 즉, 임의의 함수를 생성하는 대신 분포를 기록하고 초매개변수(하이퍼 매개변수)를 변경하여 형식을 선택할 수 있다. 특히 켤레사전법이나 민감도 분석에서 초매개변수를 변경할 수 있다.2. 2. 켤레사전분포 활용
확률 분포의 매개변수 계열에서 나오는 사전 분포를 자주 사용한다. 이는 명시성을 위해 부분적으로 수행된다(따라서 임의의 함수를 생성하려고 시도하는 대신 분포를 기록하고 초매개변수를 변경하여 형식을 선택할 수 있음). 부분적으로는 특히 켤레사전법이나 민감도 분석에서 초매개변수를 변경할 수 있다.2. 3. 민감도 분석
확률 분포의 매개변수 계열에서 나오는 사전 분포를 자주 사용한다. 이는 명시성을 위해 부분적으로 수행된다(따라서 임의의 함수를 생성하려고 시도하는 대신 분포를 기록하고 초매개변수를 변경하여 형식을 선택할 수 있음). 부분적으로는 특히 켤레사전법이나 민감도 분석에서 초매개변수를 변경할 수 있다.
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