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人工智能完整词典
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智能初始化
一种优化策略，利用先前优化过程中获得的知识，在超参数搜索空间中选择有前景的起点。
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元优化器
一种专门用于优化其他优化算法超参数的算法，通过学习适合不同问题类别的最佳搜索策略。
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类比学习
一种元学习方法，通过识别任务之间的结构相似性来有效转移最优超参数配置。
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条件搜索空间
超参数空间的一种表示，其中某些超参数的有效值依赖于先前选择的其他超参数的值。
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序列模型优化
贝叶斯优化方法，通过构建目标函数的替代模型来有效指导最优超参数的搜索。
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元数据库
先前优化实验的结构化集合，包含超参数配置、达到的性能以及相关任务的特征。
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超参数多任务学习
一种范式，通过在多个任务上同时进行超参数优化，可以发现在新任务上具有鲁棒性和可泛化的配置。
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自适应热启动
一种初始化技术，根据当前任务与历史任务之间的度量相似性动态选择最优起点。
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元特征
数据集或学习任务的定量和定性描述符，可通过度量相似性来预测最优超参数。
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情境老虎机优化
一种优化方法，将超参数选择视为多臂老虎机问题，其中情境为当前任务提供信息。
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元梯度学习
通过计算超参数在元学习任务集上性能的梯度来优化超参数的方法，可实现精细调整。
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智能分层搜索
探索超参数空间的策略，既尊重参数间的结构依赖性，又利用元学习知识。
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超参数迁移
将最优超参数配置从源领域迁移到目标领域的过程，基于元特征进行调整。
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超参数强化学习
将超参数优化表述为序列决策问题，其中智能体学习最优的超参数选择策略。
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