超参数优化是机器学习中的一项关键任务，其目标是选择一组最佳的超参数来改进模型性能。这一任务面临多重挑战：超参数通常不可微分，搜索空间高维且非凸，评估成本高，手动调参既繁琐又低效。为此 TensorStack AI 平台提供了自动化工具 AutoTune，其支持多种超参数优化算法，能够自动搜索超参数空间、存储搜索结果并进行可视化，并且配置简单，使用方便。
这一部分将使用 AutoTune 进行模型的超参数优化。