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超参数优化

机器学习中，超参数优化或整定（tuning）是为学习算法选择一组最佳超参数的问题。超参数是用于控制学习过程的参数。 超参数优化会找到能产生最优模型的超参数元组，在给定的独立数据上将预定义的损失函数最小化。目标函数获取超参数元组，返回相关损失。 方法 网格搜索 超参数优化的传统方法是网格搜索（grid search）或参数扫描（parameter sweep），即对学习算法超参数空间中人工指定的子集暴力搜索。网格搜索算法必须以某些性能指标…