如何高效寻找神经网络的超参数？——从试错到科学调优

如何高效寻找神经网络的超参数？——从试错到科学调优

在训练神经网络时，我们经常听到“权重（Weight）”和“偏置（Bias）”这些词。它们是模型内部需要学习的参数，由训练数据决定。但除了这些，还有一类参数是我们手动设置的，叫做“超参数（Hyperparameter）”。如果超参数设置不当，模型可能训练得很慢，甚至根本学不到有用的东西。

1. 什么是超参数？为什么重要？

超参数是在训练开始前手动设定的参数，它们不会像权重那样自动调整，而是由我们提前决定。超参数的选择会影响神经网络的学习速度、模型性能，甚至最终的准确率。

常见的超参数包括：

• 学习率（Learning Rate）：决定模型每次更新参数的步伐大小。太大会让模型震荡，太小则学习太慢。
• 批次大小（Batch Size）：一次送入多少数据进行训练。小批次计算更快，但可能不稳定，大批次则更稳定但训练可能更慢。
• 神经元数量（Neurons per Layer）：决定每层有多少个神经元，影响模型的表达能力。
• 层数（Number of Layers）：网络的深度，层数过少可能学不