【机器学习300问】86、简述超参数优化的步骤？如何寻找最优的超参数组合？

        本文想讲述清楚怎么样才能选出最优的超参数组合。关于什么是超参数？什么是超参数组合？本文不赘述，在之前我写的文章中有详细介绍哦！

【机器学习300问】22、什么是超参数优化？常见超参数优化方法有哪些？http://t.csdnimg.cn/l0oX6

一、都有哪些重要的超参数？

        在神经网络和机器学习模型中，超参数非常多，它们的重要性可以根据其对模型性能和训练动态的影响程度来划分。我参考吴恩达老师的观点，将它们划分成三个等级：

（1）最重要的超参数

1. 学习率（Learning Rate）：控制模型参数更新的步长，直接影响到模型收敛的速度和最终性能。最最最重要的超参数。
2. 正则化参数（Regularization Strength）：如L1、L2正则化项的系数，用于防止过拟合。
3. 批次大小（Batch Size）：每次更新模型参数时使用的样本数量，影响学习的稳定性和速度。
4. 迭代次数（Epochs）