automl-超参数优化（HPO）-综述

超参数优化方法分类： 超参数优化方法分类 超参数优化的难题 当面对大模型、大数据集、复杂的机器学习时，功能函数的评估非常昂贵 配置空间非常复杂且是高维的 我们通常不能得到关于超参数的损失函数的梯度。此外，在经典优化中经常使用的目标函数的其他特性通常不适用，如凸性和平滑性。

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