启发式算法优化哪些神经网络参数

启发式算法，如遗传算法、粒子群优化（PSO）、模拟退火等，通常用于优化神经网络的超参数，而非直接优化模型的具体参数（权重和偏置）。它们主要用于调整训练过程中的那些难以精确设定的参数，例如学习率、批量大小、隐藏层结构、神经元数量、正则化强度等。

在应用启发式算法优化神经网络时，算法会按照一定的策略生成一系列可能的参数组合，通过评估每组参数对网络性能的影响（比如通过验证集的表现），然后选择性能最好的一组作为下一轮迭代的基础，直至找到最佳的超参数配置。这种方法能够避免陷入局部最优，提高搜索空间的效率。