超参数优化是指调整模型中那些在训练过程中不会被学习，而必须事先设定的参数的过程。

这些超参数显著影响模型的性能和行为，例如学习率、层数或正则化强度。

常见的优化方法有网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）或贝叶斯优化。

在此过程中，会定义一个搜索空间，并系统地寻找能提升模型在验证数据上表现的参数组合。

高效的超参数优化对于使模型最佳地适应数据并避免过拟合至关重要。