❶ 超參數調整有哪些方法
在機器學習實驗中，超參數調整是優化模型性能的關鍵步驟。常見的超參數調整方法包括：
1. **網格搜索**：這是一種基礎且直接的調優方法，通過遍歷所有指定的超參數組合來尋找最佳配置。盡管這種方法簡單，但當超參數數量增多時，計算復雜度會急劇增加。
2. **隨機搜索**：與網格搜索不同，隨機搜索在超參數空間內隨機選擇組合進行試驗，從而可能更高效地探索更大的參數空間，並找到全局最優解。
3. **貝葉斯優化**：這種方法基於貝葉斯定理，通過構建超參數與模型性能之間的概率模型，動態地選擇下一個試驗的超參數組合。貝葉斯優化能夠在較少的嘗試次數下找到較好的超參數組合，尤其適用於昂貴的黑盒函數優化。
4. **遺傳演算法**：遺傳演算法模擬了自然選擇和遺傳機制，通過交叉、變異和選擇等操作，不斷迭代生成新的超參數組合，最終找到最優解。這種方法在復雜且高維的超參數空間中表現出色。
5. **基於梯度的優化**：當滿足某些可微性和連續性條件時，可以基於機器學習模型選擇標准相對於超參數的梯度來計算並優化超參數。
6. **自動機器學習（AutoML）**：這是一種創新性的方法，旨在自動化整個機器學習流程，包括超參數調優。AutoML工具如Auto-sklearn、TPOT等，通過智能搜索演算法自動尋找最佳模型和超參數組合。
這些超參數調整方法各有優缺點，選擇合適的方法取決於具體的問題和需求。