搜参搜的不够
思考来源：https://www.bilibili.com/video/BV1ih411J7Kz?t=616.1&p=2 中说“搜参搜的不够”
在神经网络中，"搜参搜的不够"通常指的是通过随机搜索或优化算法来寻找神经网络的最佳超参数配置时，搜索空间覆盖不足的情况。
神经网络的性能和效果很大程度上取决于其超参数的选择，例如学习率、批量大小、隐藏层大小、层数、正则化参数等。为了找到最佳的超参数配置，常常需要通过实验和调整来选择合适的值。这通常涉及到在给定超参数范围内进行搜索和评估。
然而，"搜参搜的不够"意味着在超参数搜索过程中，尝试的超参数组合可能不够全面或不够广泛。这可能导致无法找到最佳的超参数组合，或者可能错过了更好的超参数配置。
为了克服这个问题，可以尝试以下策略：
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扩大搜索空间：增加超参数的范围和选择，使搜索更全面。
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使用更好的搜索算法：使用更高效的优化算法来搜索超参数空间，如网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。
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进行交叉验证：使用交叉验证来评估不同超参数配置的性能，以更准确地比较它们的效果。
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自动化超参数优化：利用自动化超参数优化工具和库，如Hyperopt、Optuna、Bayesian Optimization等，它们可以自动地探索超参数空间，并找到最佳配置。
总之，"搜参搜的不够"意味着在神经网络中搜索超参数的过程中，需要更全面和深入的探索超参数空间，以找到最佳的超参数配置，从而提高模型的性能和泛化能力。