超参数的搜索：提前设置好参数可以选择的候选值，然后根据不同参数组合对于模型泛化能力的贡献，选取最佳的超参数组合。
GridSearchCV，基于交叉验证的网格搜索法：将要搜索的参数候选值输入搜索器内，搜索器遍历每一种参数值的组合，使用交叉验证对比每种参数组合下模型的表现，返回表现最好模型的参数值。
sklearn api：
from sklearn.model_selection import GridSearchCVRandomizedSearchCV，基于交叉验证的随机搜索法：基本原理与GridSearchCV一致，但为了提高搜索效率，搜索器会从参数组合内随即搜索一些参数进行训练和验证，返回最好的参数值组合。
sklearn api：
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
超参数的搜索：提前设置好参数可以选择的候选值，然后根据不同参数组合对于模型泛化能力的贡献，选取最佳的超参数组合。 ...
不同搜索空间的比较图： 空间搜索 螺旋搜索 线性搜索 网格搜索 可以看到，在超参的搜索过程汇总，网格搜索和螺旋搜索...
由于超参数的空间是无尽的，因此超参数的组合配置只能是“最优”解，没有最优解。通常情况下，我们依靠网格搜索对多种超参...
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解题报告 - 最接近的二叉搜索树数值 LeetCode 最接近的二叉搜索树数值 @TOC[%E6%96%87%E7...
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超参数调优 超参数对模型至关重要。 网格搜索 网格搜索应该是最简单的超参数搜索算法。采用较大的搜索范围和较小的步长...
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前言 这一课主要讲述简单的超参搜索和batch normolize的使用方法及其作用，接着会介绍另外一种激活函数s...
3.1 超参调试的简单介绍 1. DNN的常见超参 （1）学习率 ☆☆☆☆☆非常重要； （2）训练参数Mini_b...
本文标题：超参数值的搜索
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