人が決めるパラメータのことだよね！
Kerasなどのディープラーニングのライブラリにお任せするのではなく 開発しているエンジニア、専門家が決める値のことだよね！と理解していた
深層学習では実行結果の同一性は保証されない
Kerasのテキストにこんな文章があった
ディープラーニングのモデルでは実行結果の再現性は保証されません。実行のたびに予測値が変動します。
ディープラーニングは出力層→入力層に向かってパラメータの重みを調整して 正解値に近づくニューラルネットワークにする → 最初の重みはランダムに振られているから毎回結果が変わるのか！
あれ？最初の重みってハイパーパラメータじゃないの？
ハイパーパラメータで初期の重みを設定してるはずだから、なんでランダムに重みが振られる？ っていう勘違いです
Aidemy ハイパーパラメータ パラメータの重みは膨大な数なので人が決めるのには無理があるそうです… ハイパーパラメータはニューラルネットワークの構造とか学習条件に関する値を指すのが一般的ぽい - ニューラルネットワークの層数 - 活性化関数 - エポック数
