2.5 超参数调优策略与模型评估指标

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2.5 超参数调优策略与模型评估指标 2.5 超参数调优策略与模型评估指标超参数调优和模型评估是深度学习模型开发流程中至关重要的两个环节。模型的性能不仅取决于模型的结构，还受到超参数设置的显著影响。而有效的评估指标能够帮助我们了解模型的真实性能，并指导超参数的调整。本节将深入探讨超参数调优的常用策略以及模型评估的关键指标。 2.5.1 超参数调优策略超参数是在训练模型之前设置的参数，例如学习率、批次大小、网络层数、激活函数类型等。它们控制着模型的训练过程，直接影响模型的性能。由于超参数空间通常非常庞大，手动搜索效率低下，因此需要采用有效的自动化调优策略。 1. 手动调参 (Manual Tuning) 原理: 工程师凭借经验或直觉，手动设置超参数，观察模型性能，然后根据结果调整超参数。