Іноді я бачу статті з розгортками гіперпараметрів понад 0,001, 0,003, 0,006, 0,01 тощо. Багато гіперпараметрів краще виражаються в негативному інтегральному log2. Малі значення, як швидкість навчання безпосередньо, і значення, близькі до 1, як коефіцієнти EMA та TD лямбда / гамма з 1-2**val. Цікаво, скільки параметрів є відносно нечутливими до подвоєння або зменшення вдвічі, і потребують більших змін для надійного переміщення результатів.