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在机器学习的上下文中，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数 ， 而不是通过训练得到的参数数据 。通常情况下，需要对超参数进行优化，给学习机选择一组最优超参数 ， 以提高学习的性能和效果 。
【什么是超参数】超参数优化或模型选择是为学习算法选择一组最优超参数时的问题，通常目的是优化算法在独立数据集上的性能的度量 。通常使用交叉验证来估计这种泛化性能 。超参数优化与实际的学习问题形成对比，这些问题通常也被转化为优化问题 ， 但是优化了训练集上的损失函数 。实际上，学习算法学习可以很好地建模、重建输入的参数，而超参数优化则是
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