5.2 超参数调优

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5.2 超参数调优 5.2 超参数调优 (Hyperparameter Tuning) 在构建文本分类或情感分析模型时，训练数据、模型架构和特征工程固然重要，但模型的性能往往还受到一组在训练过程开始前就需要设定的“外部”配置项的影响，这些配置项被称为超参数 (Hyperparameters)。与模型在训练过程中从数据中学习到的参数（如神经网络的权重和偏置）不同，超参数是人工设定的，它们控制着模型的学习过程、结构或正则化等方面。超参数的选择对模型的最终性能有着至关重要的影响，不恰当的超参数可能导致模型欠拟合（underfitting）或过拟合（overfitting），从而在未见过的数据上表现不佳。因此，超参数调优是模型训练与优化阶段不可或缺的关键步骤。