超参数是模型训练前需手动设定的参数，与模型学习的权重不同。它们对最终性能有显著影响，掌握优化技巧能显著提升效果！
常见超参数类型📋
学习率（Learning Rate）
⚖️ 控制模型更新权重的步长，过大可能导致震荡，过小则收敛缓慢批量大小（Batch Size）
🧱 影响训练速度与模型稳定性，需根据硬件资源平衡选择正则化系数（Regularization Coefficient）
⚠️ 防止过拟合的关键参数，如L1/L2正则化中的λ值
优化方法推荐💡
网格搜索（Grid Search）
🔍 系统性尝试所有可能的超参数组合（适合参数较少的场景）随机搜索（Random Search）
🎲 通过概率分布随机采样，效率高于网格搜索（推荐用于高维参数空间）贝叶斯优化（Bayesian Optimization）
🧮 基于概率模型智能选择最优参数组合（需安装Optuna等工具）
注意事项⚠️
- 超参数调优需结合具体任务与数据集进行迭代测试
- 建议使用学习率衰减（Learning Rate Decay）策略提升训练效果
- 如需了解更多AI基础知识，可访问/zh/ai/overview