Name: هایپرپارامترها و نحوه تنظیم بهینه آنها در مدلهای عمیق + مفاهیم و پیادهسازی (آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-04-09T06:58:13.000000Z
Duration: 11 min 15 s
Description: هایپرپارامترها و نحوه تنظیم بهینه آنها در مدلهای عمیق + مفاهیم و پیادهسازی (آموزش رایگان)

حسابداری

اکسل

روانشناسی

مهندسی شیمی

پایتون

فن بیان

طراحی سایت

هوش مصنوعی

سالیدورک

فتوشاپ

زبان انگلیسی

اتوکد

متلب

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح یادگیری

هایپرپارامترها و نحوه تنظیم بهینه آن‌ها در مدل‌های عمیق + مفاهیم و پیاده‌سازی (آموزش رایگان)

چکیده

بررسی مفهوم هایپرپارامترها

پیاده‌سازی تنظیمات هایپرپارامترها

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

هایپرپارامترها پارامترهایی هستند که قبل از شروع آموزش مدل باید تعیین شوند و نمی&zwnj;توانند از داده&zwnj;ها یاد گرفته شوند. این پارامترها تاثیر زیادی در عملکرد مدل دارند و باید به&zwnj;درستی تنظیم شوند. برای مثال، در شبکه&zwnj;های عصبی تعداد لایه&zwnj;ها یا تعداد نورون&zwnj;ها در هر لایه و در الگوریتم&zwnj;های دیگر مانند جنگل تصادفی، تعداد درخت&zwnj;ها می&zwnj;تواند یک هایپرپارامتر باشد. همچنین پارامترهایی مانند نرخ یادگیری، تعداد دوره&zwnj;های آموزشی (Epoch) و اندازه دسته&zwnj;ها (batch size) از جمله هایپرپارامترهای دیگری هستند که در فرایند آموزش مدل تنظیم می&zwnj;شوند.

برای تنظیم هایپرپارامترها می&zwnj;توان از روش&zwnj;های مختلفی استفاده کرد. یکی از این روش&zwnj;ها جستجوی شبکه&zwnj;ای است که در آن تمام ترکیب&zwnj;های ممکن از هایپرپارامترها آزمایش می&zwnj;شود. این روش دقیق است اما زمان&zwnj;بر است. روش دیگری به نام جستجوی تصادفی وجود دارد که در آن به&zwnj;طور تصادفی ترکیب&zwnj;هایی از هایپرپارامترها انتخاب می&zwnj;شود و آزمایش می&zwnj;گردد. این روش سریع&zwnj;تر است و در مواردی که فضای جستجو وسیع باشد، می&zwnj;تواند نتایج خوبی بدهد. همچنین از روش&zwnj;های بهینه&zwnj;سازی بیزین استفاده می&zwnj;شود که به&zwnj;طور هوشمندانه ترکیب&zwnj;های جدید را انتخاب می&zwnj;کند و از نتایج آزمایش&zwnj;های قبلی برای پیش&zwnj;بینی بهترین هایپرپارامترها استفاده می&zwnj;کند.

تنظیم درست هایپرپارامترها می&zwnj;تواند کمک زیادی به بهبود عملکرد مدل کند. در این فرایند باید به مسئله بیش&zwnj;برازش (Overfitting) توجه کرد که ممکن است مدل را به داده&zwnj;های آموزشی بیش از حد حساس کند. برای اطمینان از انتخاب بهترین هایپرپارامترها، معمولاً از تکنیک&zwnj;هایی مانند اعتبارسنجی متقاطع (Cross-validation) استفاده می&zwnj;شود تا مدل روی داده&zwnj;های جدید هم خوب عمل کند.

هایپرپارامترها

راهنمایی ادامه مسیر

دسترسی به آموزش‌های «ادامه یادگیری»

هایپرپارامترها و نحوه تنظیم بهینه آن‌ها در مدل‌های عمیق + مفاهیم و پیاده‌سازی (آموزش رایگان) | فرادرس

Hyperparameter Optimization in Deep Models FVTGS9090