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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。
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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