一、超参数优化的技术困境与突破 在机器学习模型训练过程中，超参数（如学习率、正则化系数、网络层数等）的取值直接影响模型收敛速度和泛化能力。传统调参方法存在显著缺陷：网格搜索需要遍历所有参数组合，时间……
