ハイパーパラメータ (はいぱーぱらめーたー)

解説:
ニューラルネットワークや機械学習モデルの構造や学習率など、学習過程で自動調整されない外部設定値。
ロボット視覚や動作学習の際にはレイヤー数、バッチサイズ、学習率などを最適に選ぶ必要がある。

例:
・学習率が高すぎると収束しなかったり、不安定になったりする。
・バッチサイズを大きくしすぎると学習が遅れ、小さすぎるとノイズが大きい。
・自動チューニングツールやグリッドサーチでハイパーパラメータを探す方法も多い。