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Aura Pro 是基于深度机器学习、超参数搜索技术的独特网格专家。 在机器学习中，超参数优化或调整是为学习算法选择一组最优超参数的问题。 超参数是用于控制学习过程的参数。相比之下，学习其他参数（通常是节点权重）的值。 同一种机器学习模型可能需要不同的约束、权重或学习率来概括不同的数据模式。 这些度量被称为超参数，必须进行调整，以便模型能够最佳地解决机器学习问题。 超参数优化找到一个超参数元组，该元组产生一个最优模型，该模型最小化给定独立数据上的预定义损失函数。
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