Hyperparameter

Daten/Training/Evaluierung

Einstellgrößen außerhalb des Trainings (z.B. Lernrate).

Hyperparameter sind vordefinierte Einstellungen, die das Lernverhalten eines Modells steuern, aber nicht direkt während des Trainings gelernt werden.

Beispiele: Lernrate, Anzahl der Layer, Batchgröße, Regularisierungsstärke.
Optimierung: Grid Search, Random Search oder Bayesian Optimization.