大模型训练超参数文档

内容纲要

大模型训练超参数文档

数据来源:https://huggingface.co/docs/transformers/v4.41.3/en/main_classes/trainer#transformers.TrainingArguments

点击下载:TrainingArguments.pdf

参数和超参数概念

参数是什么?

参数是模型中可被学习和调整的参数,通常是通过训练数据来自动学习的,以最小化损失函数或优化目标。

在深度学习中,参数通常是指神经网络中的权重和偏差。

这些参数是通过反向传播算法,根据训练数据中的梯度信息自动调整的,以最小化损失函数。

参数的学习是模型训练的过程,目标是找到最佳的参数配置,使得模型能够对新的未见过的数据进行准确的预测。

超参数是什么

超参数则是在算法运行之前手动设置的参数,用于控制模型的行为和性能。

这些超参数的选择会影响到模型的训练速度、收敛性、容量和泛化能力等方面。

例如,学习率、迭代次数、正则化参数、隐藏层的神经元数量等都是常见的超参数。

超参数的选择通常是一个试错的过程,需要根据经验和领域知识进行调整。

原文链接:https://blog.csdn.net/qlkaicx/article/details/134767111

Leave a Comment

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

close
arrow_upward