损失函数 的超参数设置

超参数是在模型训练之前设置的参数，它们不是通过训练数据学习得到的，而是由人为设定的。在损失函数中，常见的超参数设置包括学习率、正则化参数等。学习率是控制模型在每次迭代中更新参数的步长，它决定了模型在训练过程中的收敛速度和稳定性。通常情况下，较小的学习率可以使模型更加稳定，但可能导致训练过程较慢；而较大的学习率可以加快训练速度，但可能导致模型不稳定。正则化参数用于控制模型的复杂度，它可以防止模型过拟合训练数据。较大的正则化参数可以使模型更加简单，但可能导致欠拟合；而较小的正则化参数可以使模型更加复杂，但可能导致过拟合。因此，在设置超参数时需要根据具体问题和数据集的特点进行调整，以达到最佳的模型性能。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [神经网络中重要的概念（超参数、激活函数、损失函数、学习率等）](https://blog.csdn.net/weixin_43981621/article/details/117250525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【深度学习】——分类损失函数、回归损失函数、交叉熵损失函数、均方差损失函数、损失函数曲线、](https://blog.csdn.net/qq_45769063/article/details/119901710)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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