Hyperparameters
Settings that control the training process itself, set before training begins. Examples include learning rate, batch size, number of epochs, layer count, and dropout rate. Hyperparameters are tuned by running multiple training jobs and comparing validation results, often via search strategies such as random search or Bayesian optimization.
Definición editorial de DecipherU. Para definiciones técnicas autorizadas, consulta NIST AI RMF, ISO/IEC 42001, o las publicaciones oficiales de los laboratorios de IA.
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