網(wǎng)格搜索參數(shù)優(yōu)化
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網(wǎng)格搜索參數(shù)優(yōu)化是什么
網(wǎng)格搜索參數(shù)優(yōu)化（Grid Search Parameter Optimization）是一種超參數(shù)調(diào)優(yōu)方法，廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中。其目的是通過系統(tǒng)地遍歷預(yù)先設(shè)定好的一系列超參數(shù)的所有可能組合，來找到能使模型性能達(dá)到最優(yōu)的超參數(shù)配置。超參數(shù)是指在模型訓(xùn)練開始前需要人為設(shè)定的參數(shù)，它們不能直接從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到，例如學(xué)習(xí)率、正則化系數(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層的節(jié)點(diǎn)數(shù)等，這些參數(shù)對模型的性能和泛化能力有著直接影響。
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