Torch中的超參數調優方法有哪些
小樊
56
2024-03-30 19:39:06
在Torch中，超參數調優方法有以下幾種：
- 網格搜索（Grid Search）：遍歷所有可能的超參數組合，選取效果最好的組合。
- 隨機搜索（Random Search）：隨機選擇超參數組合進行調優。
- 貝葉斯優化（Bayesian Optimization）：基于貝葉斯方法建立模型，通過不斷地更新先驗分布來尋找最優超參數。
- 梯度下降優化（Gradient Descent Optimization）：使用梯度下降等優化算法來搜索最優超參數。
- 遺傳算法（Genetic Algorithm）：通過模擬生物進化的過程來搜索最優超參數組合。
- 強化學習（Reinforcement Learning）：使用強化學習算法來優化超參數選擇的過程。
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