超参数调优是深度学习模型训练中的一个重要步骤，它直接关系到模型的性能和泛化能力。以下是一些关于深度学习超参数调优的基础知识和技巧。
常见超参数
- 学习率：控制梯度下降的步长，过小可能导致训练缓慢，过大会导致模型震荡。
- 批次大小：决定每次训练使用多少样本，影响模型的学习速度和泛化能力。
- 层数和神经元数：神经网络的结构参数，直接影响模型的复杂度和表达能力。
- 正则化项：防止模型过拟合，如L1、L2正则化等。
调优方法
- 网格搜索：遍历所有可能的参数组合，寻找最佳组合。
- 随机搜索：随机选择参数组合进行尝试，效率比网格搜索高。
- 贝叶斯优化：基于概率模型进行参数选择，具有较好的搜索效率。
实践建议
- 先从基础参数开始调优，如学习率、批次大小等。
- 根据数据集大小和复杂度调整参数。
- 使用交叉验证来评估模型的性能。
- 记录调优过程，方便后续分析和复现。
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