Hyperparameteroptimierung bezeichnet den Prozess, bei dem die Parameter eines Modells eingestellt werden, die nicht während des Trainings gelernt, sondern vorab festgelegt werden müssen.
Diese Hyperparameter beeinflussen maßgeblich die Leistung und das Verhalten von Modellen, wie z.B. Lernrate, Anzahl der Schichten oder Regularisierungsstärke.
Typische Methoden zur Optimierung sind Gittersuche (Grid Search), Zufallssuche (Random Search) oder Bayessche Optimierung.
Dabei wird ein Suchraum definiert und systematisch nach Kombinationen gesucht, die das Modell auf Validierungsdaten verbessern.
Effiziente Hyperparameteroptimierung ist entscheidend, um Modelle bestmöglich an Daten anzupassen und Überanpassung zu vermeiden.