Hyperparameter Tuning

Türkçe: Hiperparametre Optimizasyonu

Ayrıntılı Tanım

Modelin eğitim sırasında gradyan inişi ile bizzat öğrenemediği; mühendis tarafından eğitimden önce elle seçilmesi gereken yapılandırma ayarlarının (öğrenme hızı, batch boyutu, katman sayısı, weight decay vb.) en iyi kombinasyonunu arama sürecidir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Modelin potansiyelini tam kullanmasını sağlar; yanlış seçilmiş bir hiperparametre modelin hiç öğrenememesine yol açabilir.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Grid Search (tüm kombinasyonları deneme), Random Search (rastgele deneme) veya Bayesian Optimization (önceki denemelerden ders çıkararak arama) yöntemleri kullanılır.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Profesyonel bir yarış arabasının pist yarışından önce lastik basıncını, kanat açısını ve süspansiyon sertliğini kronometreye bakarak milimetrik ayarlamak.

Benzer Terimlerden Farkı

Ağırlıklar (weights) model tarafından otomatik öğrenilir; Hiperparametreler ise öğrenme sürecini yöneten dış kurallardır.

İlişkili Terimler (3)

#107

Learning Rate Schedule

Öğrenme Oranı Çizelgelemesi / Zamanlaması

#28

Weight Decay

Ağırlık Azaltımı / Sönümlenmesi

#48

Cross-Validation

Çapraz Doğrulama

Ait Olduğu Kategori

LLM Eğitim Yaşam Döngüsü, İnce Ayar ve Hizalama

Pre-training, SFT, LoRA/QLoRA, RLHF, DPO ve güvenlik hizalaması.

Toplam Terim:56 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#209)Instruction Tuning

Sonraki Terim (#211)Curriculum Learning