超參數最佳化是什麼

超參數最佳化（Hyperparameter Optimization）是一種在機器學習和深度學習中常用的技術，它涉及調整和最佳化那些不直接由數據學習的參數。這些超參數通常是在模型設計階段確定的，但在訓練過程中可能需要調整以最佳化模型的性能。

超參數最佳化的主要目標通常包括找到最佳的學習率、批次大小、正則化強度、最佳化器選擇等。最佳化過程通常使用一些最佳化算法，如格線搜尋、隨機搜尋、貝葉斯最佳化等。

在機器學習和深度學習中，超參數最佳化可以顯著提高模型的性能和訓練速度，尤其是在處理大規模數據集和複雜模型時。但是，由於超參數的數量和範圍各不相同，因此找到最佳的超參數組合可能是一項具有挑戰性的任務。