智能决策模型参数优化指南

📚 共计 30 章节

参数优化概述

为什么需要参数优化 · 核心目标 · 常见场景与挑战

模型参数分类

结构参数与训练参数 · 超参数 vs 模型参数 · 参数空间

网格搜索法

基本原理 · 实现步骤 · 优缺点 · 适用场景

随机搜索法

与网格搜索对比 · 随机采样 · 效率与精度权衡

贝叶斯优化

概率代理模型 · 采集函数 · 高斯过程 · 实践案例

遗传算法优化

编码方式 · 选择交叉变异 · 适应度函数

进化启发式

粒子群优化

粒子更新机制 · 惯性权重 · 局部与全局最优

群智能连续

温度衰减 · Metropolis准则 · 收敛性分析

梯度优化方法

SGD · Adam · 学习率调度 · 动量机制

深度学习一阶

超参数调优工具

Optuna · Hyperopt · Ray Tune · GridSearchCV

学习率调优

范围测试 · 余弦退火 · 循环学习率 · 自适应

批量大小调优

小批量 vs 大批量 · 显存约束 · 收敛稳定性

正则化参数调优

L1/L2 · Dropout率 · 早停策略

防过拟合鲁棒

树模型参数调优

决策树深度 · 叶子节点 · 学习率 · 子采样

神经网络架构搜索

层数 · 神经元 · 激活函数 · 连接自动搜索

多目标优化

Pareto前沿 · 加权求和 · NSGA-II

多目标前沿

罚函数法 · 拉格朗日乘子 · 可行方向法

分布式参数优化

并行搜索 · 异步优化 · 参数服务器

分布式大规模

自动化机器学习

AutoML框架 · 神经架构搜索 · 元学习

参数敏感性分析

单因素 · 全局敏感性 · Sobol指数

分析可解释

交叉验证策略

K折 · 留一法 · 分层 · 时间序列CV

评估指标选择

准确率/精确率/召回率 · F1 · AUC-ROC · MSE

过拟合与欠拟合诊断

学习曲线 · 验证曲线 · 偏差-方差权衡

参数初始化策略

Xavier · He初始化 · 预训练权重

初始化训练

特征选择与参数优化联合

包裹法 · 嵌入法 · 过滤法

时间序列模型参数优化

滞后阶数 · 差分 · 季节性 · ARIMA调优

强化学习参数优化

学习率 · 折扣因子 · 探索率 · 网络结构

参数优化中的可重复性

随机种子 · 实验记录 · 版本控制

可重复工程

工业级参数优化案例

推荐系统 · 风控模型 · 广告点击率预测

参数优化前沿趋势

元学习调优 · 零样本调优 · 大模型提示词优化