Trainingsparameter sind Einstellungen und Werte, die während des Trainings eines maschinellen Lernmodells festgelegt werden, um den Lernprozess zu steuern und zu optimieren. Zu den häufigsten Trainingsparametern gehören: 1. **Lernrate (Learning Rate)**: Bestimmt, wie stark die Gewichte des Modells bei jedem Schritt des Trainings angepasst werden. 2. **Batch-Größe (Batch Size)**: Die Anzahl der Trainingsbeispiele, die in einem Durchgang durch das Modell verarbeitet werden. 3. **Epochen (Epochs)**: Die Anzahl der vollständigen Durchläufe durch den gesamten Trainingsdatensatz. 4. **Optimierungsalgorithmus (Optimizer)**: Der Algorithmus, der verwendet wird, um die Gewichte des Modells zu aktualisieren (z.B. SGD, Adam). 5. **Regularisierung**: Techniken wie L1- oder L2-Regularisierung, die verwendet werden, um Überanpassung (Overfitting) zu verhindern. 6. **Dropout-Rate**: Ein Prozentsatz der Neuronen, die während des Trainings zufällig deaktiviert werden, um Überanpassung zu vermeiden. 7. **Momentum**: Ein Parameter, der verwendet wird, um die Geschwindigkeit der Lernrate zu erhöhen und die Konvergenz zu beschleunigen. Diese Parameter müssen oft durch Experimentieren und Validieren optimiert werden, um die bestmögliche Leistung des Modells zu erzielen.