超参数调优（Hyperparameter Tuning）是机器学习中优化模型性能的关键步骤，旨在通过调整模型的超参数来提升其表现。超参数是模型训练前设置的参数，与模型权重不同，它们不能通过训练数据自动学习。

超参数 vs. 模型参数

• 超参数：在训练前设定，控制模型结构和训练过程，如学习率、批量大小、层数等。

• 模型参数：在训练过程中学习得到，如神经网络的权重和偏置。

常见的超参数

1. 学习率（Learning Rate）：控制模型权重更新的步长。

2. 批量大小（Batch Size）：每次更新权重时使用的样本数量。

3. 迭代次数（Epochs）：训练数据集的总遍历次数。

4. 正则化参数（Regularization Parameters）：如 L1/L2 正则化系数，防止过拟合。

5. 网络结构参数：如层数、每层的神经元数量、激活函数等。

超参数调优方法

1. 网格搜索（Grid Search）：

   • 遍历所有可能的超参数组合，计算每种组合的性能。

   • 优点：全面。

   • 缺点：计算成本高。

2. 随机搜索（Random Search）：

   • 随机选择超参数组合进行评估。

   • 优点：计算效率高。

   • 缺点：可能遗漏最优组合。

3. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：

   • 基于历史结果构建概率模型，选择最有潜力的超参数组合。

   • 优点：高效，适合高维空间。

   • 缺点：实现复杂。

4. 自动化调优工具：

   • 使用如 W&B、Optuna、Hyperopt 等工具自动化调优过程。

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