调参

调参是指在机器学习或深度学习中，调整模型参数以获得更好的性能和准确率的过程。这些参数可以包括权重、偏置、学习率、正则化参数等。在训练模型时，通常需要对这些参数进行反复调整，以找到最优的组合，从而提高模型的性能。

调参是一个关键且费时的过程，需要对数据集、模型结构和训练过程有深入的理解。常见的调参方法包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。还有一些自动调参工具和方法，如 Hyperopt、Optuna 和 Adaptive Learning Rate 等，可以提高调参的效率和准确性。

调参是机器学习和深度学习中一个非常重要的环节，直接影响到模型的性能和准确率。通过不断调整参数和尝试新的方法，可以提高模型的性能，从而取得更好的结果。