Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Hyperparameter
Hyperparameter
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Hiperparametre, model eğitimi başlamadan belirlenen ve öğrenme sürecinin hızını, kapasitesini veya düzenliliğini kontrol eden ayardır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiHiperparametreler modelin eğitimden önce seçilen çalışma koşullarıdır; öğrenme oranı, batch boyutu, epoch, katman sayısı ve düzenlileştirme katsayısı bunlara örnektir. Parametrelerden farklı olarak model bunları doğrudan veriden öğrenmez. Grid search, random search veya daha akıllı arama yöntemleriyle aday ayarlar karşılaştırılabilir. Ayar seçimi yalnızca eğitim setine göre yapılırsa test performansı olduğundan iyi görünebilir.
Çalışma mantığı: Hiperparametre araması, eğitim verisine aşırı uyum göstermeden doğrulama performansını karşılaştırır. Öğrenme oranı, batch, epoch, ağ derinliği ve düzenlileştirme birlikte değerlendirilirken hesaplama bütçesi korunur.
Kullanım alanları: Model seçimi, deney takibi, üretim maliyeti planı ve farklı veri kümelerinde performans ayarında kullanılır.
Sınırlılıklar: Test setini sürekli ayar için kullanmak ölçümü kirletir; en iyi ayar veri dağılımı değiştiğinde geçerliliğini kaybedebilir.
Çalışma mantığı: Hiperparametre araması, eğitim verisine aşırı uyum göstermeden doğrulama performansını karşılaştırır. Öğrenme oranı, batch, epoch, ağ derinliği ve düzenlileştirme birlikte değerlendirilirken hesaplama bütçesi korunur.
Kullanım alanları: Model seçimi, deney takibi, üretim maliyeti planı ve farklı veri kümelerinde performans ayarında kullanılır.
Sınırlılıklar: Test setini sürekli ayar için kullanmak ölçümü kirletir; en iyi ayar veri dağılımı değiştiğinde geçerliliğini kaybedebilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaModel eğitimi öncesinde belirlenen ve eğitim sürecini kontrol eden parametrelerdir. Öğrenme oranı, batch boyutu, epoch sayısı buna örnektir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoÖğrenme oranı ve batch boyutu, model eğitimi başlamadan önce seçilen hiperparametrelere örnektir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.