在AI领域，可调参数是模型构建和优化过程中的关键要素，以下是关于AI中可调参数的详细介绍：
深度学习模型中的主要可调参数
- 神经网络架构参数
- 层数：如在卷积神经网络（CNN）用于图像识别时，浅层网络可能难以学习到复杂的图像特征，而深层网络能提取更高级的语义信息，但也可能导致过拟合。像经典的LeNet-5有5层，而ResNet系列可达上百层。
- 神经元数量：每层神经元数量决定了模型的表达能力。例如在自然语言处理中，Transformer架构的编码器和解码器每层神经元数量需要根据任务和数据规模调整，处理复杂任务时通常需要更多神经元来捕捉语义信息。
- 卷积核大小和步幅：在CNN中，卷积核大小影响感受野，步幅决定特征图的下采样程度。如在图像分类中，小卷积核搭配小步幅可保留更多细节，大卷积核搭配大步幅可获取更宏观的特征。
- 学习率及相关参数
- 学习率：控制模型参数更新的步长，是最关键的可调参数之一。学习率过大可能导致模型无法收敛甚至发散，过小则训练速度过慢。如在训练ResNet-50模型时，初始学习率可能在0.1到0.001之间调整。
- 学习率衰减策略：随着训练的进行，学习率通常需要逐渐衰减，以避免模型在后期出现振荡或过拟合。常见的衰减策略有步长衰减、指数衰减等。
- 正则化参数
- L1和L2正则化系数：用于防止模型过拟合，L1正则化会使部分参数稀疏化，L2正则化则限制参数的大小。如在逻辑回归模型中，通过调整正则化系数来平衡模型的复杂度和拟合能力。
- Dropout率：在神经网络训练时，以一定概率随机丢弃神经元，防止神经元之间的共适应。如在图像分类的AlexNet模型中，某些层的Dropout率设为0.5，以增加模型的鲁棒性。
强化学习中的可调参数
- 奖励函数参数：奖励函数定义了智能体在环境中采取行动后的反馈，其参数调整直接影响智能体的学习目标和行为策略。例如在机器人控制任务中，根据任务目标调整奖励函数的权重，使机器人更注重完成任务的准确性或效率。
- 探索与利用平衡参数：如epsilon-greedy策略中的epsilon值，决定了智能体是进行探索（以一定概率随机选择动作）还是利用（选择当前认为最优的动作）。在训练初期，通常需要较大的epsilon值鼓励探索，后期逐渐减小以更多地利用已学到的知识。
传统机器学习模型中的可调参数
- 决策树模型
- 树的深度：深度越大，模型越复杂，能拟合更复杂的函数，但也容易过拟合。如在处理小规模数据集时，决策树深度可能控制在3至5层；处理大规模复杂数据时，可能适当增加深度。
- 分裂节点的特征选择标准：如基尼指数、信息增益等，不同的标准会影响决策树的生长和模型性能。在处理分类问题时，基尼指数通常能快速划分节点，信息增益在处理某些数据分布时更具优势。
- 支持向量机（SVM）
- 惩罚参数：用于控制对误分类样本的惩罚程度，惩罚参数越大，模型对训练数据的拟合程度越高，但可能导致过拟合。在处理线性可分数据时，惩罚参数可相对较小；处理复杂的非线性数据时，可能需要增大惩罚参数。
- 核函数参数：如高斯核函数的带宽参数，决定了样本在特征空间中的分布情况。合适的核函数参数能使SVM更好地处理非线性数据，不同数据集可能需要通过交叉验证等方法调整核函数参数。
调整可调参数的方法
- 手动调整：凭借经验和对模型的理解，人工设定参数范围和调整步长，逐步尝试不同值并观察性能变化。如在调整神经网络的学习率时，先设定一个初始值，根据训练结果逐步调整。
- 自动调整
- 网格搜索：将参数的取值范围划分为若干离散值，穷举所有组合在训练集上训练模型并在验证集上评估性能，选择最佳组合。如在调整决策树的深度和分裂节点特征选择标准时，通过网格搜索找到最优参数。
- 随机搜索：在参数空间中随机采样一定数量的点进行训练和评估，效率较高，可能找到更优组合。在处理参数空间较大的情况时，随机搜索比网格搜索更高效。
- 基于梯度的优化方法：如随机梯度下降及其变体Adagrad、Adadelta、Adam等，通过计算损失函数对参数的梯度按更新规则调整参数，使损失函数减小达到优化目的。在深度学习中，基于梯度的优化方法广泛应用于模型训练。
- 贝叶斯优化：基于贝叶斯定理，通过对参数的先验分布进行建模，结合已有的试验结果不断更新后验分布，从而更高效地搜索最优参数。在超参数调整中，贝叶斯优化能利用较少的试验次数找到较优的参数组合。