在PaddlePaddle框架中進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)的方法有兩種：手動(dòng)調(diào)優(yōu)和自動(dòng)調(diào)優(yōu)。
手動(dòng)調(diào)優(yōu)是通過(guò)不斷嘗試不同的超參數(shù)組合來(lái)找到最佳的模型性能?？梢酝ㄟ^(guò)定義一個(gè)參數(shù)網(wǎng)格或使用貝葉斯優(yōu)化等方法來(lái)搜索最佳超參數(shù)組合。在PaddlePaddle中，可以使用paddle.fluid.optimizer.AdamOptimizer等優(yōu)化器類來(lái)設(shè)置超參數(shù)。
自動(dòng)調(diào)優(yōu)是使用自動(dòng)調(diào)優(yōu)算法來(lái)搜索最佳的超參數(shù)組合，例如使用超參優(yōu)化調(diào)整器（Tune）或自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)（AutoDL）。PaddlePaddle也提供了一些自動(dòng)調(diào)優(yōu)的工具和接口，如paddle.optimizer.lr.Scheduler來(lái)自動(dòng)調(diào)整學(xué)習(xí)率。
總的來(lái)說(shuō)，在PaddlePaddle框架中進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)可以通過(guò)手動(dòng)調(diào)優(yōu)和自動(dòng)調(diào)優(yōu)兩種方法實(shí)現(xiàn)，選擇合適的方法取決于具體問(wèn)題和需求。
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