▼ もうちょっと詳しく

パラメータが「モデル内部で学習される数字」なのに対し、ハイパーパラメータは「人間が外から与える数字」です。学習率、バッチサイズ、層の数、エポック数、ドロップアウト率、などなど。「設定ファイルに書く類の数字」全般。

この設定を変えると、結果がガラッと変わります。最適な組み合わせを探す(=ハイパーパラメータチューニング)が、機械学習エンジニアの地味だけど重要な仕事の一つです。