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title: "ハイパーパラメータ"
slug: "hyperparameter"
category: "dx"
updated_at: "2025-12-11"
description: "ハイパーパラメータに関する用語"
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## ハイパーパラメータとは？
## 意味・定義
ハイパーパラメータは、機械学習や深層学習のモデルを構築する際に、あらかじめ設定する必要があるパラメータのことです。これらのパラメータは、モデルの学習過程や性能に大きな影響を与えます。一般的に、ハイパーパラメータはデータから自動的に学習されることはなく、ユーザーが手動で設定する必要があります。例えば、学習率やバッチサイズ、エポック数などがハイパーパラメータとして挙げられます。
## 目的・背景
ハイパーパラメータは、モデルの特性やパフォーマンスを最適化するために重要です。適切に設定されることで、モデルの学習効率や予測精度が向上します。一方で、不適切な設定は過学習（オーバーフィッティング）や未学習（アンダーフィッティング）を引き起こす可能性があります。これにより、実際のデータに対するモデルの汎用性が低下し、業務での利用価値が減少します。したがって、ハイパーパラメータの選定は、データサイエンスや機械学習のプロジェクトにおいて非常に重要なステップです。
## 使い方・具体例
- モデルの学習率を調整することで、学習の進行速度を変化させ、収束を早めることができます。
- バッチサイズを変更することで、一度に処理するデータの量を調整し、メモリの使用効率を最適化できます。
- エポック数を設定することで、モデルがデータを何回学習するかを決定し、過学習を防ぐ手助けをします。
- ドロップアウト率を設定することで、過学習を防ぎ、モデルの一般化能力を向上させます。
- 隠れ層の数やユニット数を調整することで、モデルの複雑さを変え、特定の問題に対する適応力を強化できます。
## 関連用語
この用語と一緒によく出てくる・あわせて押さえておきたい用語です。
- [モデル評価](/model-evaluation/)
- [オーバーフィッティング](/overfitting/)
- [アンダーフィッティング](/underfitting/)
- [グリッドサーチ](/grid-search/)
- [ベイズ最適化](/bayesian-optimization/)
## まとめ
- ハイパーパラメータは、機械学習モデルの設定であり、ユーザーが手動で調整する必要があります。
- 適切なハイパーパラメータの設定は、モデルの性能を大きく向上させる要因です。
- 不適切な設定は、モデルの過学習や未学習を引き起こし、実用性を損なうことがあります。
## 現場メモ
ハイパーパラメータの設定は、試行錯誤が必要なプロセスです。特に、データの特性や問題の内容によって最適な値が異なるため、経験則に頼る部分も多いです。また、設定したパラメータの効果を正確に評価するためには、十分な検証データを用意することが不可欠です。初めての設定では、過去の実績を参考にしたり、類似の問題に対する設定を調べたりすることが有効です。ハイパーパラメータ
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