人工神经网络超参数优化：一项调查

机器学习（ML）方法通常用于计算机视觉、推荐系统、自然语言处理（NLP）以及用户行为分析等应用。神经网络（NN）是机器学习的一种最基本的方法；设计神经网络的最具挑战性的因素是确定使用哪些超参数以生成最佳模型，而超参数优化可以提高神经网络的性能。本研究简要解释了几种神经网络类型以及一些超参数优化方法，并提供了此前工作在使用优化方法提高人工神经网络性能方面的结果，这些方法帮助研究人员和数据分析师识别合适的超参数配置，从而开发更好的机器学习模型。