超参数调优在神经网络中的应用：提高模型性能的方法.md
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简介：
本文探讨了超参数调优对神经网络性能的影响，并介绍了几种有效提升模型精度和效率的优化策略。
2. 超参数调优概述
1. 什么是超参数？
2. 超参数与模型参数的区别
3. 超参数调优的重要性
3. 常见的超参数类型
1. 学习率（Learning Rate）
2. 批量大小（Batch Size）
3. 权重初始化（Weight Initialization）
4. 激活函数（Activation Function）
5. 优化器（Optimizer）
6. 正则化参数（Regularization Parameters）
7. 网络架构（Network Architecture）
1. 层数与节点数
2. Dropout与Batch Normalization
8. 训练轮数（Epochs）
4. 超参数调优的方法
1. 手动搜索（Manual Search）
2. 网格搜索（Grid Search）
3. 随机搜索（Random Search）
4. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）
5. 超参数优化的自动化工具
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