深度学习超参数调优指南

🔧 超参数调优是深度学习模型优化的关键步骤，直接影响模型性能！

常见调优方法

1. 网格搜索
   🔄 系统性尝试所有可能的超参数组合

   

2. 随机搜索
   🃏 在参数空间中随机采样进行实验

   

3. 贝叶斯优化
   🧠 基于概率模型的高效参数搜索

   

4. 进化算法
   🐍 模拟生物进化过程寻找最优解

工具推荐

• 📚 超参数调优教程
• 🔍 自动化调优工具对比
• 📈 学习率调度器详解

最佳实践

✅ 优先调整对模型影响最大的参数（如学习率、网络深度）
✅ 使用早停机制防止过拟合
✅ 记录实验日志以便复现

💡 小贴士：调优过程中建议结合可视化工具分析参数变化趋势！