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机器学习平台：Keras二次开发_（11）.模型调优与超参数搜索.docx

发布：2025-03-26约1.56万字共23页下载文档

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模型调优与超参数搜索

在机器学习项目中，模型的性能往往取决于其超参数的设置。超参数是那些在训练过程中不被学习，但对模型性能有重要影响的参数。例如，神经网络的层数、每层的神经元数量、学习率、批大小等都是超参数。Keras提供了多种方法来调优模型和进行超参数搜索，以帮助我们在实际应用中找到最佳的模型配置。

1.超参数的基本概念

超参数与模型参数不同，模型参数是在训练过程中通过反向传播等优化算法不断调整的，而超参数是在训练前手动设置的。常见的超参数包括但不限于：

学习率（LearningRate）：控制权重更新的步长。

批大小（BatchSize）：每

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