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超参数优化
资料介绍
一、超参数优化的基本概念
1.1 超参数与模型参数的区别
在机器学习中，超参数和模型参数是两个完全不同的概念：模型参数是模型从数据中学习得到的内部变量，比如线性回归中的系数、神经网络中的权重；而超参数是模型训练开始前就需要手动设置的外部配置，无法通过训练过程从数据中直接学习得到。
举个常见的例子：训练深度学习模型时，batch size（批次大小）、学习率、网络的层数和每层神经元数量，都是典型的超参数；训练决策树时，树的最大深度、叶子节点的最小样本数，也是超参数。这些配置需要在训练前确定，直接决定了模型最终的性能和训练效率。
1.2 超参数优化的核心目标
超参数优化的核心目标，就是在给定的超参数搜索空间中，找到一组超参数组合，使得训练后的模型在验证集（或未知测试数据）上达到最优的泛化性能。简单来说，HPO就是帮我们在无数种超参数组合里，挑出让模型表现最好的那一组。
除了泛化性能，HPO往往还需要兼顾其他优化目标，比如模型的训练时间、推理速度、内存占用等，这类问题也被称为多目标超参数优化。
二、超参数优化问题的数学描述
标准的超参数优化问题可以形式化为：
其中：
· 是待优化的超参数组合， 是预定义的超参数搜索空间
· 是使用超参数训练得到的模型
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