超参数调优是机器学习模型优化过程中的关键步骤。以下是关于超参数调优的基本指南。
超参数是什么？
超参数是机器学习模型中的一些参数，它们的值在训练之前被设定。与模型参数不同，超参数不是通过学习过程获得的，而是由用户手动调整的。
超参数调优的重要性
- 📈 提高模型性能
- 🔧 节省训练时间
- 🌟 避免过拟合
常见超参数
- 学习率
- 批处理大小
- 隐藏层大小
- 正则化参数
调优方法
- 🤖 自动化调优工具：例如 Hyperopt, Optuna
- 📊 网格搜索
- 🎯 随机搜索
实践建议
- 从简单开始：先从基本参数调整开始，逐步增加复杂性。
- 交叉验证：使用交叉验证来评估模型性能。
- 记录：记录调优过程中的参数和结果，以便于分析和比较。
超参数调优
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