Ich nutze **GPT-5.2**.
In der Künstlichen Intelligenz (KI) beziehen sich Parameter auf die variablen Werte, die während des Trainings eines Modells angepasst werden, um die Leistung des Modells zu optimieren. Hier sind einige wichtige Aspekte: 1. **Gewichte**: In neuronalen Netzen sind die Gewichte die Parameter, die die Stärke der Verbindungen zwischen den Neuronen bestimmen. Sie werden während des Trainings angepasst, um die Vorhersagen des Modells zu verbessern. 2. **Bias**: Dies sind zusätzliche Parameter, die helfen, die Vorhersagen des Modells zu verschieben. Sie ermöglichen es dem Modell, auch dann eine Ausgabe zu erzeugen, wenn alle Eingaben null sind. 3. **Hyperparameter**: Diese Parameter werden vor dem Training festgelegt und beeinflussen den Lernprozess, wie z.B. die Lernrate, die Anzahl der Schichten in einem neuronalen Netzwerk oder die Batch-Größe. 4. **Regularisierungsparameter**: Diese helfen, Überanpassung (Overfitting) zu vermeiden, indem sie die Komplexität des Modells steuern. Die Wahl und Anpassung dieser Parameter sind entscheidend für die Leistung und Genauigkeit eines KI-Modells.
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