优化之路 N-ReliefF 算法指导下的 CNN 超参数调整 ！

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前言   超参数选择是机器学习流水线的关键方面，它极大地影响着模型的鲁棒性、稳定性和泛化能力。 考虑到神经网络所关联的复杂超参数空间以及计算资源和时间的限制，优化所有超参数变得不切实际。 在这种背景下，利用超参数重要性评估（HIA）可以提供宝贵的指导，从而缩小搜索空间。 这使得机器学习从业者能够专注于对模型性能影响最大的超参数进行优化，同时节省时间和资源。 本文旨在 利用N-ReliefF算法量化卷积神经网络（CNN）中一些超参数的重要性权重 ，为深度学习领域应用HIA方法奠定基础。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 1 Introduction 随着深度学习和自动化机器学习框架的普及，超参数优化（ HPO ）技术已从手动、经验调 ………………………………