5.4 超参数调优方法

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5.4 超参数调优方法 5.4 超参数调优方法超参数是机器学习模型训练过程中需要人为设定的参数，例如学习率、批次大小、网络层数、激活函数类型、优化器参数等等。它们控制着模型的学习过程，对模型的性能有着至关重要的影响。因此，找到一组最佳的超参数组合是提高模型性能的关键步骤。 5.4.1 超参数调优的重要性超参数调优就像调整乐器的旋钮，找到最佳音色。如果超参数设置不当，模型可能会出现以下问题：欠拟合 (Underfitting): 模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂关系，导致训练集和测试集上的性能都很差。过拟合 (Overfitting): 模型过于复杂，学习了训练集中的噪声，导致在训练集上表现很好，但在测试集上表现很差。