超参数调优是深度学习模型训练中一个至关重要的步骤，它直接影响着模型的性能和效率。以下是一些关于深度学习超参数调优的教程和资源。
超参数调优基础
超参数是模型参数之外的其他参数，它们对模型的表现有重要影响，但并不是通过模型训练学习得到的。以下是一些常用的超参数：
- 学习率
- 批处理大小
- 隐藏层大小
- 激活函数
- 正则化项
超参数调优方法
网格搜索（Grid Search）
- 网格搜索是一种穷举搜索法，它尝试所有可能的参数组合。
随机搜索（Random Search）
- 随机搜索随机选择参数组合，通常比网格搜索更高效。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization）
- 贝叶斯优化是一种基于概率模型的优化方法，它能够更有效地找到最优参数。
实践案例
以下是一个本站链接，您可以参考其中的超参数调优实践案例：
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激活函数
激活函数是深度学习模型中不可或缺的部分，以下是一些常见的激活函数：
希望这些教程和资源能够帮助您更好地理解和应用超参数调优技术。