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ハイパーパラメータ（超母数、英語: hyperparameter）は、推論や予測の枠組みの中で決定されないパラメータのことを指す。損失関数の正則化項の影響度を表す係数などが該当する。
ハイパーパラメータは、多くの場合、あらかじめ値の候補を用意しておき、各候補に対して、それを一定の値として一旦採用し、予測や推論を行い、最終的に最も性能の良いモデルのハイパーパラメータを採用する。よって、ハイパーパラメータには人間の任意性がある。これを解決する方法として、ハイパーパラメータを確率変数と見做し、事前分布を導入する、エビデンス近似というベイズ的手法が存在する。
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Abronin, V.; Oksanichenko, F. (2025-02-11). “Tensor Network Methods for Hyperparameter Optimization and Compression of Convolutional Neural Networks” (英語)
i = 0 {\displaystyle \sum _{i=1}^{n}y_{i}\alpha _{i}=0} ここで C は SVM hyperparameter、K(xi, xj) はカーネル関数（英語版）で、どちらもユーザが与える。変数 α i {\displaystyle \alpha _{i}}
ハイパーパラメータ（英: hyperparameter） ハイパーパラメータ (機械学習) ハイパーパラメータ (ベイズ統計学) このページは曖昧さ回避のためのページです。一つの語句が複数の意味・職能を有する場合の水先案内のために、異なる用法を一覧にしてあります。お探しの用語に一番近い記事を選んで下
,y_{n}} 交換可能である。 階層ベイズモデルでは、以下の 2 つの重要な概念を利用して事後分布を導出する。 ハイパーパラメータ Hyperparameter：事前分布のパラメータ 超事前分布 Hyper prior：ハイパーパラメータの分布 確率変数 Y {\displaystyle Y} が、平均
ハイパーパラメータ(英語: hyperparameter) は、機械学習の学習プロセスにおいて任意の設定可能な部分を定義するために設定可能なパラメータ。これは、通常のパラメータがモデルがデータから学習する特徴量を指すこととは対照的である。ハイパーパラメータは、それがどのように学習過程に作用するかに応
