超参数是控制神经网络训练过程的参数，但在训练开始之前设置，而不是在训练期间学习的模型参数 (如权重)。超参数的示例包括学习率、批量大小以及网络中的层或神经元的数量。
超参数会显著影响模型的性能，因此选择正确的值至关重要。例如，太高的学习率可能导致较差的收敛性，而太低的学习率可能会减慢训练速度。
超参数调整通常使用网格搜索、随机搜索或贝叶斯优化等方法进行。微调这些参数有助于网络有效学习并避免过度拟合。
最受欢迎的神经网络框架有哪些？
继续阅读
什么是群体分析，它是如何使用的？
“ cohort分析是一种用于分析一组用户行为和表现的方法，这组用户称为“ cohort”，分析的时间段是指定的。 cohort通常由在特定时间范围内具有共同特征或经历的个体组成。例如，一个 cohort可能包括在同一个月注册服务的用户，或
边缘人工智能中模型训练面临哪些挑战？
边缘人工智能中的模型训练面临几个挑战，主要是由于硬件的限制和边缘设备独特的操作环境。首先，边缘设备的计算资源通常相较于传统云服务器十分有限。这意味着开发者需要设计不仅体积较小，而且复杂度更低的模型，这可能会影响模型的准确性或能力。例如，在处
描述性时间序列分析和预测性时间序列分析之间有什么区别？
时间序列分析的未来趋势倾向于提高自动化程度，机器学习技术的集成以及增强的可解释性。随着越来越多的企业依赖基于时间的数据进行决策，自动化数据预处理、特征选择和模型调优的工具变得至关重要。例如，自动机器学习 (AutoML) 平台可以简化模型开