场景描述
对于很多算法工程师来说，超参数调优是一件非常头疼的事情。除了根据经验设定所谓的“合理值”外，一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优取值。而与此同时，超参数对于模型效果的影响又至关重要。有没有一些可行的方法去进行超参数的调优呢？
什么是超参数？
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。
相反，其他参数的值通过训练得出。
超参数：
- 定义关于模型的更高层次的概念，如复杂性或学习能力。
- 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。
- 可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定
下面是常见的超参数的一些示例：
- 树的数量或树的深度
- 矩阵分解中潜在因素的数量
- 学习率（多种模式）
- 深层神经网络隐藏层数
- k均值聚类中的簇数
超参数有哪些调优方法
为了进行超参数调优，我们会采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等算法。在具体介绍算法之前，我们需要明确超参数的几个要素。
一是目标函数，即算法需要最大化/最小化目标； 二是搜索范围，一般通过上限和下限来确定； 三是算法的其他参数，如搜索步长。
网格搜索
网格搜索可能是最简单的，应用最广泛的搜索算法，它通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值。如果采用较大的搜索范围以及较小的步长，网格有很大的概率找到全局最优值。然而这种搜索算法十分消耗计算资源和时间，特别是需要调优的超参数比较多的时候。
因此，在实际应用中，网格搜索算法一般会优先使用较广的搜索范围和较大的步长，来寻找全局最优值可能的范围；然后逐步缩小搜索范围和步长，来寻找更精确的最优值。这种操作方案可以降低所需的时间和计算量，到那时目标函数一般是非凸的，所以可能会错过全局最优值。
随机搜索
随机搜索的思想和网格搜索比较相似，只不过不再测试上界和下界之间的所有值，而是在搜索范围内随机选取样本。它的理论依据是，如果选取的样本足够大，那么通过随机采样也能大概率找到全局最优值，或其近似值。随机搜索一般比网格搜索更快一些，但是和网格搜索的快速版一样，它的结果是没法保证全局最优的。
贝叶斯优化算法
贝叶斯优化算法是在寻找最优参数的时候，采用了与网格搜索、随机搜索完全不同的方法。网格搜索和随机搜索在测试一个新点的时候，会忽略前一个点的信息；而贝叶斯搜索会充分利用之前的信息。贝叶斯优化算法通过对目标函数形状的学习，找到使目标函数向全局最优提升的参数。具体来说，它学习目标函数形状的方法是，首先根据经验分布，结社一个搜索函数；然后每次使用新的采样点来测试目标函数时，利用这个信息来更新目标函数的分布；最后，函数测试由后验分布给出的全局最优值最可能出现的位置的点。对于贝叶斯优化算法，有一个需要注意的地方，一旦找到了一个全局最优值，它就会在该区域不断采样，所以很容易陷入局部最优值。为了弥补这个缺陷，贝叶斯优化算法会在搜索和利用之间找到一个平衡点，“探索”就是在还未取样的区域获取采样点；而“利用”则是根据后验分布在最可能出现全局最优值的区域进行采样。
