人工智能一些术语总结

有必要。

k折交叉验证的时候，一共会生成k个不同的模型，用同样的模型超参条件下，用全集重新跑一遍，得到的模型是最终模型。

在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。

深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如 Adam、RMSProp、Adagrad 等等。这些算法都需要你设置学习率。学习率决定了在一个小批量（mini-batch）中权重在梯度方向要移动多远。

如果学习率很低，训练会变得更加可靠，但是优化会耗费较长的时间，因为朝向损失函数最小值的每个步长很小。

如果学习率很高，训练可能根本不会收敛，损失函数一直处于波动中，甚至会发散。权重的改变量可能非常大，使得优化越过最小值，使得损失函数变得更糟。

训练应当从相对较大的学习率开始。这是因为在开始时，初始的随机权重远离最优值。在训练过程中，学习率应当下降，以允许细粒度的权重更新。

参考： >

不是。超参数科技位于深圳市南山区粤海街道高新区，该公司只是负责外包资源的审核修改与外包团队的培养，其公司本身经营模式并不是外包。超参数科技致力于通过人工智能技术，改变游戏内容生产方式，重新定义AI与人的关系。

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