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本课程属于：038-药物知识图谱批次质控 生物信息学与 AI 制药工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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参数调优批次校准效果分析方法详解

共计 30 章节
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01
课程导论
参数调优与批次校准的重要性和应用场景
课程导论参数调优
02
超参数全景
学习率 · 批次大小 · 正则化系数与网络结构参数
超参数全景学习率
03
手动调优经验与常见陷阱。
手动调优经验与常见陷阱 · 核心概念 · 实践要点
手动调优经验常见陷阱
04
网格搜索（Grid Search）原理与Python实现。
网格搜索（Grid Search）原理与… · 核心概念 · 实践要点
GridSearch
05
随机搜索（Random Search）原理与Python实现。
随机搜索（Random Search）原… · 核心概念 · 实践要点
RandomSearch
06
贝叶斯优化基础
高斯过程和采集函数
贝叶斯优化基础高斯过程
07
使用Optuna实现高效超参数调优。
使用Optuna实现高效超参数调优 · 核心概念 · 实践要点
Optuna使用
08
使用Hyperopt进行参数搜索。
使用Hyperopt进行参数搜索 · 核心概念 · 实践要点
Hyperopt使用
09
早停法（Early Stopping）的策略与实现。
早停法（Early Stopping）的… · 核心概念 · 实践要点
EarlyStopping
10
学习率调度
Step衰减 · 指数衰减与余弦退火
学习率调度Step
11
学习率预热（Warm-up）的原理与代码。
学习率预热（Warm-up）的原理与代码 · 核心概念 · 实践要点
Warm-up学习率预热
12
批次大小（Batch Size）对收敛速度和泛化的影响。
批次大小（Batch Size）对收敛速… · 核心概念 · 实践要点
BatchSize
13
梯度累积模拟大批次效果的实现细节。
梯度累积模拟大批次效果的实现细节 · 核心概念 · 实践要点
梯度累积模拟大批…重点
14
权重衰减（Weight Decay）与L2正则化的调优。
权重衰减（Weight Decay）与L… · 核心概念 · 实践要点
WeightDecay
15
批量归一化（Batch Normalization）的参数校准。
批量归一化（Batch Normaliz… · 核心概念 · 实践要点
BatchNormalizatio…
16
数据增强强度与策略的超参数搜索。
数据增强强度与策略的超参数搜索 · 核心概念 · 实践要点
数据增强强度策略的超参数搜索
17
多折交叉验证在调优中的正确使用方式。
多折交叉验证在调优中的正确使用方式 · 核心概念 · 实践要点
多折交叉验证调优
18
评估指标选择
Accuracy · F1 · AUC与损失函数
评估指标选择Accuracy
19
过拟合与欠拟合的诊断及调优策略。
过拟合与欠拟合的诊断及调优策略 · 核心概念 · 实践要点
过拟合欠拟合的诊断
20
基于验证集的早停与模型选择最佳实践。
基于验证集的早停与模型选择最佳实践 · 核心概念 · 实践要点
基于验证集的早停模型选择最佳实践
21
分布式并行搜索加速调优。
分布式并行搜索加速调优 · 核心概念 · 实践要点
分布式并行搜索加…重点
22
随机种子管理与实验可重复性。
随机种子管理与实验可重复性 · 核心概念 · 实践要点
随机种子管理实验可重复性
23
超参数调优实验记录与可视化（TensorBoard、WandB）。
超参数调优实验记录与可视化（Tensor… · 核心概念 · 实践要点
TensorBoardWandB
24
AutoML入门
自动搜索架构与超参数
AutoML自动搜索架构
25
基于遗传算法的超参数进化调优。
基于遗传算法的超参数进化调优 · 核心概念 · 实践要点
基于遗传算法的超…重点
26
多目标优化
精度与推理速度的权衡
多目标优化精度
27
案例分析
图像分类模型（ResNet）的完整调…
案例分析ResNet
28
案例分析
文本分类模型（BERT）的批次与学习…
案例分析BERT
29
联邦学习场景下的批次校准与参数调优挑战。
联邦学习场景下的批次校准与参数调优挑战 · 核心概念 · 实践要点
联邦学习场景下的…参数调优挑战
30
课程总结与工程落地的经验建议。
课程总结与工程落地的经验建议 · 核心概念 · 实践要点
课程总结工程落地的经验建…