自动化超参数优化方法主要包括以下几种：
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网格搜索（Grid Search）：网格搜索是通过在给定的超参数搜索空间内尝试所有可能的组合，最后找出最优的超参数组合。这种方法虽然直观，但计算成本较高，适用于参数空间较小的情况12。
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随机搜索（Random Search）：随机搜索在参数搜索空间中随机采样超参数组合，并记录每次采样的结果。如果效果提升不大，可以提前停止搜索，节省计算资源24。
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贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：贝叶斯优化通过拟合一个模型（如随机森林或高斯过程），将超参数组合作为输入，目标值（如损失或准确率）作为输出。通过有限的采样点来决定下一个采样点的选择，依据是获取函数，该函数会根据置信区间和目标值来评分每个超参数组合。随着采样点的增多，贝叶斯优化的效果会逐渐提升24。
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树结构Parzen估计器（Tree-structured Parzen Estimators, TPE）：TPE是一种基于贝叶斯优化的方法，利用树结构的Parzen估计器来优化超参数。TPE通常与贝叶斯优化结合使用，效果较好4。
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Hyperband：Hyperband通过多次运行连续减半法来优化参数选择。初始时，n设置较大，m较小，随着迭代次数增加，n逐渐减小，m逐渐增大。这种方法能够更有效地探索参数空间2。
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遗传算法（Genetic Algorithms）和粒子群优化（Particle Swarm Optimization）：这些方法属于遗传学派，通过模拟自然选择和群体智能来寻找最优解。虽然这些方法在某些情况下表现较好，但通常不适用于超参数优化，因为其性能较差且计算时间较长5。
