超参数调优是机器学习中一个重要的步骤，它可以帮助我们找到最优的模型参数，从而提高模型的性能。以下是一些关于基础超参数调优的基本概念和技巧。
超参数是什么？
超参数是模型参数的一部分，它们在训练之前就需要设置好，并且不会在训练过程中改变。常见的超参数包括学习率、批大小、迭代次数等。
调优方法
1. 网格搜索
网格搜索是一种常用的超参数调优方法。它通过遍历所有可能的超参数组合来找到最佳参数。
2. 随机搜索
随机搜索与网格搜索类似，但它只随机选择一部分超参数组合进行测试。
3. 贝叶斯优化
贝叶斯优化是一种更高级的调优方法，它通过构建超参数的概率模型来找到最佳参数。
实践建议
- 开始时，设置一个较小的学习率和较小的批大小。
- 逐渐增加学习率，直到模型收敛。
- 使用交叉验证来评估模型的性能。
图像示例
以下是一个关于学习率的图像示例。