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超参数如果选择不当，对模型将有较大的负面影响，所以在参数调整策略方面，所有超参数都同等重要。
参考答案和解析
超参数优化是一个组合优化问题， 无法像一般参数那样通过梯度下降方法来优 化;评估一组超参数配置的时间代价非常高， 从而导致一些优化方法（ 比如演化算法） 在超参数优化中难以应用;采用网格搜索会在不重要的超参数上进行不必要的尝试． 一种在实践中比较有效的改进方法是对超参数进行随机组合， 然后选取一个性能最好的配置;神经架构搜索（NAS）也是神经网络超参数优化的一种方法。它的原理是给定一个称为搜索空间的候选神经网络结构集合，用某种策略从中搜索出最优网络结构。
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关于参数建模的估算方法，不正确的是（ ）。
A.参数建模的模型比较复杂，至少需要5个独立参数因子
B.当用来建模的历史数据比较精确时，参数建模法是可靠的
C.当用来建模的参数容易定量化时，参数建模法是可靠的
D.参数建模法对大型项目和小型项目都适用。
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参数优化可以在长时间内寻找到最优绩效目标C
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多选题下列关于参数模型估算法的表述正确的是（）。A参数模型估算法考虑了所有对成本影响的因素B用来建模的所参考的历史数据应该是很准确的C用来建模的参数容易进行定量化处理D模型对大型项目适用，经过略微调整后对小型项目也适用
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