超参数调整是调整控制深度学习模型如何从数据中学习的设置的过程。与模型参数（如权重和偏差）不同，超参数在训练前设置，直接影响训练过程、模型架构和优化。有效的调整可确保模型有效地收敛，避免过度拟合或欠拟合，并在未见过的数据上实现最佳性能。如果没有适当的调整，即使是精心设计的模型也可能无法学习有意义的模式或花费不必要的长时间进行训练。
常见的超参数包括学习率、批大小、层数、每层神经元数和正则化强度。例如，学习率太高可能会导致模型超出最佳权重，而学习率太低可能会导致收敛缓慢。批大小影响内存使用和梯度稳定性 - 较小的批次会引入噪声，但可能会更好地泛化，而较大的批次会加快训练速度，但需要更多内存。网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等技术可自动探索超参数组合。 Keras Tuner 或 Optuna 等工具可帮助开发人员系统地测试一系列值、跟踪结果并识别最佳配置。例如，调整神经网络中的 dropout 率可以平衡模型复杂性和泛化能力，从而防止对噪声数据集的过度拟合。
但是，超参数调整计算成本很高，需要权衡。对于具有许多超参数或大型数据集的模型，网格搜索等详尽的方法变得不切实际。开发人员通常首先确定关键参数（例如，学习率）的优先级，并使用启发法或领域知识来缩小搜索范围。此外，学习率调度或自适应优化器（例如，Adam）等技术可以降低训练对某些超参数的敏感度。虽然 PyTorch 或 TensorFlow 等框架提供合理的默认值，但调整仍然是推动性能边界的关键。例如，在用于图像分类的卷积神经网络中，调整滤波器大小或卷积层数可能会显着提高特定数据集的准确性。最终，超参数调整是一个迭代的、实验驱动的过程，可以平衡模型性能、训练时间和资源约束。