• 本文首发自公众号：RAIS

​前言

本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。

超参数

• 参数：网络模型在训练过程中不断学习自动调节的变量，比如网络的权重和偏差；
• 超参数：控制模型、算法的参数，是架构层面的参数，一般不是通过算法学习出来的，比如学习率、迭代次数、激活函数和层数等。

与超参数对比的概念是参数,我们平时训练网络所说的调参，指的是调节 超参数。超参数的确定方法一般是凭借经验，或者类似问题的参数迁移。

问题来了，为啥超参数不通过学习确定？这是因为这个参数不那么好优化，并且稍不留神通过学习方法去优化就可能导致过拟合。你可能认为模拟人的调参过程，进行超参数的调节不就好了，当然这是可以的，超参数也不是完全不可以用程序优化的，但是现有的理论还不成熟，还没有理论去有效的指导实践，这还是一个新兴领域，因此还有许多工作要做，很多情况下是凭经验，凭直觉进行优化的，算法表现并不好。

我们知道，更高次的多项式和权重衰减参数设定 λ=0 总是能更好的拟合，会过拟合，对于这个问题，我们会考虑用验证集的方法，验证集在我们前文《人工智能二分类问题》中提到过。

验证集

验证集是用来训练超参数的，是用来给网络提供反馈的。我们用训练集去训练一个网络模型，训练出的参数固定下来，然后将验证集的数据应用到这个模型上，会得到偏差，我们根据这个偏差，调整超参数，然后重新去训练网络，重复迭代一定的次数，会调节出一个超参数还不错的网络，基于这个超参数训练出的模型，可以最终到测试集合上验证，最终确定在测试集上表现如何。下面举个例子：

这是之前在《人工智能二分类问题》中的一张图，我们看到验证损失在迭代 4 次之后大幅上升，这就是由于我们训练次数迭代过多导致的，迭代次数这个超参数设置的不合理，因此我们更改迭代次数为 4 次。这就是根据验证集调节超参数的一个例子。

数据量小，训练集:验证集:测试集=6:2:2，数据量足够大，训练集:验证集:测试集=98:1:1。这算是一个经验值吧。

K-折交叉验证

我们在之前的 《预测房价》 问题中有提到过交叉验证这个方法，这个方法用于解决的问题就是数据量太小的问题，而导致的对网络测试误差估计不准的问题，K-折交叉验证 是其中最常见的。

从上图中，我们可以清楚的看到K-折交叉验证的方法具体是怎么做的。由于数据量不够大，因此我们把数据分为 K 份，循环 K 次，每次分别选取其中的一份作为测试集，这样根据我们训练出的网络，我们可以分别求出每一次的测试误差，用这 K 个测试误差求其平均值，我们就估计其为这个网络的测试误差。

总结

我们本篇文章介绍了参数和超参数的区别，调参指的是调节超参数，并且介绍了在数据量较小的情况下如何如何去估计测试误差。

• 本文首发自公众号：RAIS