超参数调优是指在训练前配置一组影响模型结构和训练过程的参数（如学习率、正则化系数、网络层数）并通过自动化方法选择最优组合的过程。与在训练过程中通过反向传播学习到的模型参数不同，超参数在训练开始前固定，但却直接决定模型性能与泛化能力。调优策略常见的有网格搜索（Grid Search，穷举所有候选组合）、随机搜索（Random Search，在参数空间内随机采样）、贝叶斯优化（Bayesian Optimization，通过构建代理模型预测最优点）以及 Hyperband、进化算法等新兴方法。合理的超参数调优能显著提升模型表现，但需在搜索成本与性能收益之间权衡。