Kokio diapazonoje nustatomi modelio hiperparametrai?

Modelio hiperparametrų diapazonas priklauso nuo konkretaus algoritmo ir užduoties, tačiau paprastai jis nustatomas remiantis patirtimi, literatūra ir eksperimentais. Pavyzdžiui:

• Gradientinio nusileidimo mokymosi greitis (learning rate) dažnai pasirenkamas nuo 0.0001 iki 0.1.
• Atsitiktinio miško medžių skaičius gali svyruoti nuo 10 iki kelių šimtų.
• Medžio gylis gali būti nuo 3 iki 30 lygių.

Svarbu naudoti hiperparametrų optimizavimo metodus (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization), kad būtų galima pasirinkti diapazonus ir reikšmes, kurios duoda geriausią rezultatą validacijos duomenyse.