Конфигурация — это процесс определения настроек и начальных свойств, используемых для обучения, запуска или развертывания модели или системы. В машинном обучении конфигурация может включать архитектуру модели, расположение данных, hyperparameters, выбор optimizer и функции потерь.
The process of assigning the initial property values used to train a model, including: - the model's composing layers - the location of the data - hyperparameters such as: - learning rate - iterations - optimizer - loss function In machine learning projects, configuration can be done through a special configuration file or using configuration libraries such as the following: - HParam - Gin - Fiddle