神经网络的超参数有哪些

神经网络超参数是决定网络结构、训练过程和性能的配置选项。 它们与网络本身的结构和权重（称为模型参数）不同，并且在训练前需要手动设置。 选择合适的超参数对神经网络的性能至关重要。
常见的超参数包括：
1. 网络架构
层数
单元数（神经元数量）
活函数
池化类型和尺寸
权重初始化方法
2. 训练参数
学习率
批量大小
优化器（例如 Adam、SGD）
损失函数
正则化类型和参数（例如 L1、L2、Dropout）
3. 其他超参数
提前停止
数据增强
模型评估指标
随机种子
超参数调优
选择合适的超参数是一个迭代的过程，称为超参数调优。 为了找到最佳超参数集，通常使用以下方法：
手动调优：基于经验或直觉进行逐个超参数的调整。
网格搜索：系统地探索超参数空间，测试所有可能的超参数组合。
贝叶斯优化：使用贝叶斯统计方法优化超参数搜索。
自动机器学习 (AutoML)：使用元学习技术自动搜索超参数。
重要性
超参数对神经网络的性能有重大影响。
错误的超参数会导致：
训练时间
泛化能力差
训练不稳定
合适的超参数可以：
提高模型准确性
减少训练时间
提高模型泛化能力
因此，为神经网络选择合适的超参数至关重要，这需要对超参数的理解以及用于调优的有效技术。