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第 11 屆 iThome 鐵人賽
DAY 20
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Google Developers Machine Learning

ML Study Jam Journey系列 第 20 篇

Day 20　Art and Science of Machine Learning (cont.)

11th鐵人賽
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Hyperparameter Tuning

ML models - Functions with parameters and hyper-parameters

  • Parameters - Change during training
  • Hyper-parameters - Set before training

Sensitive to batch size and learning rate (dataset-dependent)

Batch size - Control number of samples (calculated gradient)

  • Too small - Bounce around
  • Too large - Take long time

Learning rate - Control size of step (weight space)

  • Too small - Take long time
  • Too large - Bounce around

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    Day 26　Art and Science of Machine Learning (cont.)
  2. 27
    Day 27　Art and Science of Machine Learning (cont.)
  3. 28
    Day 28　Summary
  4. 29
    Day 29　Summary (cont.)
  5. 30
    Day 30　Summary (cont.)
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