神经网络超参数调优 神经网络超参数调优是指通过系统化方法寻找最佳超参数组合的过程。超参数是在训练开始前设置的参数，与训练过程中学习的权重参数不同。这些参数控制着训练过程本身，对模型性能有决定性影响。 超参数可分为三类： 结构超参数：包括隐藏层数量、每层神经元数量、激活函数类型 优化超参数：包括学习率、批大小、优化器类型 正则化超参数：包括丢弃率、权重衰减系数、早停轮数 超参数调优的核心挑战在于： 搜索空间巨大：多个超参数组合形成高维搜索空间 评估成本高昂：每个超参数组合都需要完整训练验证 非凸优化：超参数与最终性能的关系复杂非线性 相互依赖：不同超参数之间存在复杂的相互作用 常用调优方法包括： 网格搜索：在预设网格点上穷举所有组合 随机搜索：从超参数分布中随机采样 贝叶斯优化：基于历史评估结果建立代理模型 多臂赌博机方法：如Hyperband，动态分配训练资源 基于梯度的优化：通过微分近似计算超参数梯度 调优过程通常遵循以下步骤： 定义搜索空间和性能指标 选择初始超参数配置 训练模型并评估性能 根据结果更新搜索策略 重复直到满足停止条件 实践中的关键考虑因素： 需要平衡探索与利用 考虑计算预算限制 注意验证集过拟合 记录完整实验日志 进行统计显著性检验 自动化调优工具如Optuna、Weights & Biases可显著提高调优效率，通过智能采样和并行评估加速找到优质超参数配置。