gbt26760优级的超参数有哪些?

超参数是机器学习中的参数，它们对模型的训练过程至关重要。超参数的设置会影响模型的性能，因此选择合适的超参数对于获得最佳模型性能至关重要。

超参数可以分为两类：

1. 模型参数：包括模型的学习率、批大小、层数、激活函数等。
2. 训练参数：包括学习率、批大小、迭代次数、优化算法等。

超参数的设置需要根据具体的任务和数据集进行调整。以下是一些超参数的优选值：

• 学习率：学习率是用来控制模型学习过程的超参数，它通常在 0.01 到 0.1 之间的范围内设置。
• 批大小：批大小是用来每次训练模型的样本数量，它通常在 32 到 128 之间的范围内设置。
• 层数：层数是用来划分模型的深度和宽度，它通常在 3 到 12 之间的范围内设置。
• 激活函数：激活函数是用来将模型的输出转换为目标变量的函数，它通常在线性激活函数、ReLU 激活函数、softmax 激活函数等之间选择。

超参数的设置是一个艺术，需要通过反复尝试和评估来找到最优的设置。