3.3.5 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）

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3.3.5 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）模型微调与参数训练中的超参数优化利器：贝叶斯优化 (Bayesian Optimization) 在机器学习和深度学习的广阔天地中，模型的性能往往并非一蹴而就，而是需要经过精心的调校和优化。这其中，超参数优化扮演着至关重要的角色。超参数，如同模型的“旋钮”，控制着模型的学习过程和最终表现。选择合适的超参数组合，就好比为一位技艺精湛的厨师配备顶级的食材和调料，能够最大程度地激发模型的潜力，使其在特定任务上达到最佳状态。然而，超参数优化并非易事。传统的网格搜索 (Grid Search) 和随机搜索 (Random Search) 方法虽然简单易用，但在面对高维超参数空间和昂贵的模型评估成本时，往往显得力不从心，效率低下。