automl-超參數優化（HPO）-綜述
超參數優化方法分類： 超參數優化方法分類 超參數優化的難題 當面對大模型、大數據集、複雜的機器學習時，功能函數的評估非常昂貴 配置空間非常複雜且是高維的 我們通常不能得到關於超參數的損失函數的梯度。此外，在經典優化中經常使用的目標函數的其他特性通常不適用，如凸性和平滑性。
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