需求预测：深度学习模型_（12）.超参数调优.docx
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超参数调优
在深度学习模型的训练过程中，超参数的选择对模型的性能有着至关重要的影响。超参数是那些在训练开始之前需要手动设置的参数，它们不通过训练过程自动学习，而是通过实验和优化来确定。常见的超参数包括学习率、批量大小、隐藏层的层数和每层的神经元数量等。本节将详细介绍超参数调优的原理和方法，并通过具体的代码示例来说明如何在实际项目中进行超参数调优。
超参数的重要性
超参数的选择直接影响模型的训练过程和最终性能。例如，学习率设置得过高可能会导致模型无法收敛，而设置得过低则可能导致训练过程非常缓慢。批量大小的选择也会影响模型的训练速度和内存使用。因此，选择合适
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