對于很多算法工程師來說，超參數調優是件非常頭疼的事，這項工作比較玄學。除了根據經驗設定所謂的“合理值”之外，一般很難找到合理的方法去尋找超參數的最優值。而與此同時，超參數對于模型效果的影響又至關重要。那么有沒有一些可行的辦法進行超參數調優呢？

超參數調優的方法

為了進行超參數調優，我們一般會采用網格搜索、隨機搜索以及貝葉斯等算法。在具體介紹算法之前，需要明確超參數搜索算法一般包括哪幾個要素。一是目標函數，即算法需要最大化/最小化的目標；二是搜索范圍，一般通過上限和下限來確定；三是算法的其它參數，如搜索步長等。

1. 網格搜索

網格搜索可能是最簡單、應用最廣泛的超參數搜索算法，它通過查找搜索范圍內的所有的點來確定最優值。如果采用較大的搜索范圍以及較小的步長，網格搜索有很大的概率找到全局最優值。然而，這種搜索方法十分消耗計算資源和時間，特別是需要調優的超參數比較多的時候。因此，在實際應用中，網格搜索法一般會先使用較廣的搜索范圍和較大的步長，來尋找全局最優值可能的位置；然后會逐漸縮小搜索范圍和步長，來尋找更精確的最優值。這種操作方案可以降低所需的時間和計算量，但由于目標函數一般是非凸的，所以很可能會錯過全局最優值。

2. 隨機搜索

隨機搜索的思想與網格搜索比較相似，只是不再測試上界和下界之間的所有值，而是在搜索范圍中隨機選取樣本點。它的理論依據是，如果樣本點集足夠大，那么通過隨機采樣也能大概率地找到全局最優值或其近似值。隨機搜索一般會比網格搜索要快一些，但是和網格搜索的快速版一樣，它的結果也是沒法保證的。

3. 貝葉斯優化算法

貝葉斯優化算法在尋找最優最值參數時，采用了與網格搜索、隨機搜索完全不同的方法。網格搜索和隨機搜索在測試一個新點時，會忽略前一個點的信息；而貝葉斯優化算法則充分利用了之前的信息。貝葉斯優化算法通過對目標函數形狀進行學習，找到使目標函數向全局最優值提升的參數。具體來說，它學習目標函數形狀的方法是，首先根據先驗分布，假設一個搜索函數；然后，每一次使用新的采樣點來測試目標函數時，利用這個信息來更新目標函數的先驗分布；最后，算法測試由后驗分布給出的全局最值最可能出現的位置的點。對于貝葉斯優化算法，有一個需要注意的地方，一旦找到一個局部最優值，它會在該區域不斷采樣，所以很容易陷入局部最優值。為了彌補這個缺陷，貝葉斯優化算法會在探索和利用之間找到一個平衡點，“探索”就是在還未取樣的區域獲取采樣點；而“利用”則是根據后驗分布在最可能出現全局最值的區域進行采樣。