超参数调优是提升深度学习模型性能的关键步骤，以下为常用内容与技巧：
常见超参数分类 📚
- 学习率 (
learning_rate)：控制模型学习速度，过大易震荡，过小收敛慢 - 批量大小 (
batch_size)：影响训练效率与内存占用，需平衡梯度稳定性 - 激活函数 (
activation_function)：如ReLU、Sigmoid，决定神经元响应特性 - 正则化参数 (
regularization_coefficient)：防止过拟合，常用L1/L2正则化 - 优化器类型 (
optimizer_type)：如SGD、Adam，影响收敛速度与精度
调优方法对比 📊
| 方法 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|
| 网格搜索 | 系统性覆盖参数空间 | 计算成本高 |
| 随机搜索 | 高效探索关键参数 | 可能遗漏最优组合 |
| 贝叶斯优化 | 智能聚焦潜力区域 | 实现复杂度较高 |
| 进化算法 | 适合多目标优化 | 需调参种群规模 |
| 手动调优 | 灵活控制实验过程 | 容易陷入局部最优 |
实用调优技巧 🔍
- 从默认值起步：作为基准，逐步调整关键参数
- 学习率衰减：使用
step_decay或exponential_decay策略 - 早停机制：监控验证集损失，避免过拟合
- 分层交叉验证：确保数据分布均衡，尤其在类别不平衡场景
- 自动化工具：尝试 AutoML框架 进行高效搜索