在机器学习中使用的两个最常见的超参数调整算法是什么?
在机器学习中使用的两个最常见的超参数调整算法是网格搜索和随机搜索. - 网格搜索:这种方法涉及创建超参数值的网格,并尝试所有可能的组合来找到最好的输出模型.这可能是计算上昂贵的,特别是当处理大量超参数和高维数据时. - 随机搜索:这种方法随机样本从定义的搜索空间中取出超参数值,然后测试这些组合的模型性能.这种方法可能比纯网格搜索更便宜,有时可以通过偶然找到比网格搜索更好的超参数组合.