深度学习模型中超参数调优的重要性及方法

深度学习模型的性能很大程度上依赖于超参数的选择和调整。超参数是在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批量大小、网络层数等。正确选择和调整超参数可以显著提高模型的准确性和收敛速度。本文将介绍深度学习模型中常见的超参数以及调优的方法，并提供相应的源代码示例。

1. 学习率（Learning Rate）
   学习率是深度学习中最重要的超参数之一。它控制模型在每一次参数更新时的步长。学习率过大会导致模型不稳定，学习率过小则会导致模型收敛速度过慢。一种常见的调优方法是使用学习率衰减策略，即随着训练的进行逐渐减小学习率的大小。

from tensorflow.keras.optimizers import Adam
from tensorflow.keras.callbacks import LearningRateScheduler