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