参数优化是机器学习和算法调优中不可或缺的环节，直接影响最终效果。以下是实用指南：
📌 常见优化方法
- 网格搜索：系统性尝试所有可能参数组合网格搜索流程
- 随机搜索：更高效地探索参数空间随机搜索示意图
- 贝叶斯优化：基于概率模型的智能搜索贝叶斯优化原理
- 学习率调整：使用余弦退火或分段常数策略学习率调度器
🔍 优化技巧总结
- 标准化数据：确保参数尺度一致
- 早停机制：防止过拟合
- 正则化：L1/L2正则控制复杂度
- 自动化工具：使用参数调优工具简化流程
📚 扩展阅读
💡 选择合适的优化策略如同为模型定制最佳配方，需要结合具体场景灵活调整！