초매개변수

기계 학습 용어에 대해서는 하이퍼파라미터 (기계 학습) 문서를 참고하십시오.

초매개변수 또는 하이퍼파라미터(Hyperparameter)는 베이즈 통계학에서 사전 분포의 매개변수이다. 이 용어는 분석 중인 기본 시스템에 대한 모델의 매개변수와 이를 구별하는 데 사용된다.

예를 들어 베르누이 분포의 모수 p 분포를 모형화하기 위해 베타 분포를 사용하는 경우 다음과 같다.

• p는 기본 시스템(베르누이 분포)의 매개변수이며,
• α 및 β는 사전 분포(베타 분포)의 매개변수이므로 초매개변수이다.

주어진 하이퍼파라미터에 대해 단일 값을 취할 수도 있고, 하이퍼프라이어(hyperprior)라고 불리는 하이퍼파라미터 자체에 대한 확률 분포를 반복하여 얻을 수도 있다.

목적

확률 분포의 매개변수 계열에서 나오는 사전 분포를 자주 사용한다. 이는 명시성을 위해 부분적으로 수행된다(따라서 임의의 함수를 생성하려고 시도하는 대신 분포를 기록하고 하이퍼 매개변수를 변경하여 형식을 선택할 수 있음). 부분적으로는 특히 켤레사전법이나 민감도 분석에서 초매개변수를 변경할 수 있다.