10分钟快速了解神经网络的超参数调优！

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本文将深入探讨如何优化“学习”与“训练”过程，以提升我们模型的性能。 我们将涉及的领域包括计算性能改进、超参数调优，以及如何在PyTorch中实现这些优化，现在先让我们快速回顾一下神经网络的基础知识！ 快速回顾：神经网络是什么？ 神经网络是庞大的数学表达式，旨在找到能够将一组输入映射到其对应输出的“正确”函数。下面是一个神经网络的示例： 一个基础的双隐藏层多层感知器 每个隐藏层神经元执行以下计算： 每个神经元内部的处理过程 输入 ：这些是数据集中的特征。 权重 ：用于缩放输入的系数。算法的目标是通过梯度下降找到最优系数。 线性加权和 ：将输入与权重的乘积相加，并加上一个偏置/偏移项b。 隐藏层 ：存储多个神经元以学习数据集中的模式。上标表示层数，下标表示该层中的神经元数量。 箭头 ：这些是从 ………………………………