6.2 传统调优方法

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6.2 传统调优方法第六章：超参数调优策略 6.2 传统调优方法在机器学习模型的训练过程中，超参数的选择对模型性能有着至关重要的影响。超参数并非通过模型训练过程自动学习得到，而是需要在训练之前手动设定的参数。它们决定了模型的结构、学习过程以及正则化强度等。本章将深入探讨几种传统的超参数调优方法，这些方法在实践中被广泛应用，为后续更高级的自动化调优技术奠定了基础。 6.2.1 网格搜索 Grid Search 网格搜索是最直观、最全面的一种超参数调优方法。其核心思想是：预先定义每个超参数的若干个离散值，然后将这些离散值进行排列组合，形成一个“网格”。模型将对网格中的每一个组合进行训练和评估，最终选择性能最佳的超参数组合。