描述超参数优化的目的.
超参数优化是系统地搜索和选择机器学习模型的最佳超参数的过程,以达到最佳性能.超参数是模型训练期间不被学习的参数,而是在训练前设置的,影响模型的结构和行为.由于不同组合的超参数可能导致极其不同的模型性能,因此要仔细选择这些值以实现最佳性能模型.超参数优化的目的是找到最好的组合超参数,以最小化模型的损失功能,或在某些情况下,最大化准确性或其他测量标准.通过微调超参数,可以提高模型的概括能力,以奖励新的数据和预测.因此,超参数优化是建立更强大的机器学习模型和更强大的高性能模型的重要一步.