什么是超參數(shù)槽卫？
超參數(shù)是用來控制機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程的參數(shù)赠叼，它們通常在訓(xùn)練之前進(jìn)行手動(dòng)或自動(dòng)地調(diào)整。與模型內(nèi)部的參數(shù)不同馆类，超參數(shù)通常在訓(xùn)練過程中不會(huì)被修改混聊，需要根據(jù)數(shù)據(jù)集和模型架構(gòu)進(jìn)行調(diào)整。
超參數(shù)可以決定機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能和表現(xiàn)乾巧，影響模型的訓(xùn)練速度和過擬合風(fēng)險(xiǎn)等句喜。因此预愤，超參數(shù)的選擇是十分重要的。
以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例咳胃，常見的超參數(shù)包括：
學(xué)習(xí)率（Learning Rate）：控制梯度下降的步長植康，過小會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練緩慢，過大會(huì)使訓(xùn)練不穩(wěn)定展懈。
批量大邢觥（Batch Size）：控制訓(xùn)練中用于更新模型參數(shù)的樣本數(shù)量，過小會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練緩慢和過擬合存崖，過大會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練不穩(wěn)定和內(nèi)存不足冻记。
epoch數(shù)目：控制訓(xùn)練時(shí)的迭代次數(shù)，過小會(huì)導(dǎo)致欠擬合金句，過大會(huì)導(dǎo)致 overfitting 檩赢。
正則化參數(shù)（Regularization）：控制權(quán)重衰減的強(qiáng)度或者dropout的比例吕嘀，過小會(huì)導(dǎo)致過擬合违寞，過大會(huì)導(dǎo)致欠擬合。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（Neural Network Architecture）：包括神經(jīng)元的數(shù)量偶房、層數(shù)趁曼、激活函數(shù)等，通過它們的不同組合可以得到不同的模型結(jié)構(gòu)和性能棕洋。
什么是Roberta?
是一種優(yōu)化和改進(jìn)bert預(yù)訓(xùn)練算法的方法挡闰。
什么是epoch？
Epoch是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)術(shù)語掰盘，指的是訓(xùn)練時(shí)數(shù)據(jù)集將被完整地“遍歷”一次的次數(shù)摄悯。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，數(shù)據(jù)通常會(huì)被劃分為一個(gè)個(gè)小的batch愧捕，每次訓(xùn)練模型時(shí)傳入一個(gè)batch的數(shù)據(jù)奢驯，經(jīng)過前向傳播、反向傳播等過程更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)次绘，一次batch的訓(xùn)練過程稱為一次迭代（Iteration）瘪阁。
例如，假定有一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含60000個(gè)樣本邮偎，分為100個(gè)batch管跺，每個(gè)batch包含600個(gè)樣本，那么一個(gè)epoch就意味著整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集會(huì)被用于網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練一次禾进，也就是網(wǎng)絡(luò)會(huì)被訓(xùn)練100次迭代豁跑。
通常情況下，一個(gè)epoch的大小越大泻云，則整個(gè)訓(xùn)練過程的時(shí)間會(huì)越久贩绕，但是網(wǎng)絡(luò)的泛化性能也會(huì)隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加而顯著提升火的。此外，在一些特定的模型中淑倾，需要進(jìn)行多次epoch的訓(xùn)練馏鹤，以便更好地優(yōu)化模型的表現(xiàn)。
