1樓：
用scikit learn裡的random search就行了。
可以參考2023年的Random Search for Hyper-Parameter Optimization
裡面對比了其他的一些自動調參法包括grid search，low-discrepancy序列等等。
作者還在文末吐槽說明明有這麼多更好的自動尋參方法，為什麼你們還要暴力搜尋呢？
2樓：王贇 Maigo
怎麼說呢……
很多情況下，由於訓練一次的成本很高，往往只能隨便選幾組引數，挑個最好的。
當訓練一次的成本不高的時候，往往就直接暴力上grid search了。
只有在訓練一次的成本不高，引數空間的維數又十分高的情況下，才有各種調參方法的生存空間。
我曾經用過Powell's conjugate gradient method，不過因為它最終給出的引數都不是整數，最後還是改成了在grid search的空間上做hill climbing。
下面這個提問也提到了一種調參方法，不過我沒仔細看：
為什麼基於貝葉斯優化的自動調參沒有大範圍使用？ - 機器學習
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