[深度学习] 超参数优化

一、神经网络的超参数：

层数、每层神经元个数、激活函数、学习率（各种优化算法中包含的参数）、正则化参数、mini-batch大小。

优化难点：

超参数优化是组合优化问题

评估一组超参数配置的时间代价非常高

优化方法：

网格搜索，随机搜索、贝叶斯优化、动态资源分配、神经网络搜索。g

网格搜索grid search：

尝试所有超参数组合寻址合适的超参数配置。

随机搜索：

超参数对模型性能影响程度不一样。

采用网格搜索会在不重要的参数上进行不必要的尝试。

一种改进方法是对超参数进行随机组合，然后选取一个性能最好的配置，就是随机搜索。

贝叶斯优化

自适应的超参数优化方法。根据已有的实验的超参数组合，来预测下一个可能带来最大收益的组合。根据当前已有试验的超参数组合，来预测下一个可能带来最大收益的组合。

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