14、模型优化：超参数调优与神经架构搜索

模型优化：超参数调优与神经架构搜索

在机器学习领域，我们常常需要寻找最适合特定用例和数据集的模型。超参数调优（Hyperparameter Tuning，HPT）和神经架构搜索（Neural Architecture Search，NAS）是两种常用的模型优化技术。本文将介绍HPT的相关概念、重要性以及在Google Vertex AI上设置和启动HPT作业的具体步骤。

1. 什么是HPT及其重要性

在训练机器学习系统时，我们通常会涉及三种数据：输入数据、模型参数和模型超参数。输入数据即与我们要解决的问题相关的训练或测试数据；模型参数是在模型训练过程中需要调整以拟合训练数据的变量；而模型超参数则是在训练开始前就需要确定的、控制训练过程本身的变量，例如学习率、优化器、批量大小、神经网络中的隐藏层数量以及基于树的算法中的最大深度等。

HPT是一种为学习算法选择一组最优超参数的模型优化技术。机器学习模型的性能在很大程度上取决于训练前选择的超参数。不同的超参数值会对模型的性能指标（如准确率）、训练时间、偏差、公平性等产生显著影响。每个HPT作业都有一个与之相关的目标函数，它会尝试对该目标函数进行优化（最小化或最大化），并返回能够实现该最优值的超参数值。这个目标函数可以与模型训练目标（如损失函数）相似，也可以是一个全新的指标。

一个典型的HPT作业会运行多个使用不同超参数集的试验，并返回导致最佳试验的超参数。这里的最佳试验代表了优化了与HPT作业相关的目标函数的试验。

在运行HPT时，我们需要选择合适的搜索算法在超参数空间中进行搜索。常见的搜索算法有以下几种：
- 网格搜索（Grid Search） ：