機器學習算法已廣泛應(yīng)用于各種應(yīng)用和領(lǐng)域。為了使機器學習模型適合不同的問題,必須調(diào)整其超參數(shù),為機器學習模型選擇最佳的超參數(shù)配置會直接影響模型的性能,通常需要對機器學習算法和適當?shù)某瑓?shù)優(yōu)化技術(shù)有深入的了解。盡管存在幾種自動優(yōu)化技術(shù),但是當應(yīng)用于不同類型的問題時,它們具有不同的優(yōu)缺點。研究了常見機器學習模型的超參數(shù)優(yōu)化問題,介紹了幾種最先進的優(yōu)化技術(shù),討論了將其應(yīng)用于機器學習算法,并且提供了許多針對超參數(shù)優(yōu)化問題而開發(fā)的可用庫和框架。 

【文章來源】：電腦編程技巧與維護. 2020,(12)

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
1 概述
2 數(shù)學優(yōu)化和超參數(shù)優(yōu)化問題
    2.1 數(shù)學優(yōu)化
    2.2 超參數(shù)優(yōu)化問題陳述
3 機器學習模型中的超參數(shù)
4 結(jié)語


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]符號數(shù)據(jù)的無監(jiān)督學習:一種空間變換方法[J]. 王建新,錢宇華.  計算機科學. 2016(01)
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