神经网络及超参数优化

神经网络是一种模拟人脑神经元之间相互连接的计算模型。它由多个神经元层组成，每个神经元层包含多个神经元，神经元之间通过权重进行连接，并通过激活函数对输入信号进行处理和传递。神经网络通过学习数据的特征和模式，可以用于分类、回归、聚类等任务。

超参数优化是指在训练神经网络时，调整网络结构和超参数的过程，以获得更好的性能和泛化能力。超参数是指在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批大小、隐藏层节点数等。优化超参数的目标是找到最佳的超参数组合，以提高模型的性能和泛化能力。

常见的超参数优化方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。网格搜索是通过遍历给定的超参数组合来寻找最佳组合。随机搜索是在给定的超参数范围内随机选择组合进行训练和评估。贝叶斯优化则是利用贝叶斯推断方法，在已有的超参数组合和性能评估结果的基础上，通过建立模型来预测最佳的超参数组合。