Оптимизация гиперпараметров — это процесс настройки параметров модели, которые не обучаются во время тренировки, а задаются заранее.
Эти гиперпараметры существенно влияют на производительность и поведение моделей, например, скорость обучения, количество слоев или силу регуляризации.
Типичные методы оптимизации включают перебор по сетке (Grid Search), случайный поиск (Random Search) или байесовскую оптимизацию.
При этом определяется пространство поиска, и систематически ищутся комбинации, которые улучшают модель на валидационных данных.
Эффективная оптимизация гиперпараметров имеет решающее значение для наилучшего подбора моделей к данным и предотвращения переобучения.