机器学习超参数默认值：常见设置与优化策略

超参数的默认值通常根据具体的应用和算法而定，没有一个固定的统一默认值。不同的模型和算法可能有不同的超参数，并且这些超参数的默认值可能会因库或框架的不同而有所不同。

以下是一些常见的超参数及其通常的默认值范围：

1. 学习率（learning rate）：通常在0.01到0.0001之间。
2. 批量大小（batch size）：通常在32到256之间，具体取决于训练数据的大小和计算资源的限制。
3. 训练迭代次数（number of epochs）：通常在10到100之间，具体取决于问题的复杂性和训练数据的多少。
4. 隐藏层大小（hidden layer size）：通常在32到512之间，具体取决于输入数据的维度和模型的复杂性。
5. 正则化参数（regularization parameter）：通常在0.01到0.001之间，用于控制模型的复杂度和防止过拟合。
6. 优化器选择（optimizer choice）：常见的优化器有Adam、SGD、RMSprop等，具体选择取决于问题和模型的性质。

需要注意的是，这些默认值只是一般性的建议，并不适用于所有情况。在实际应用中，你可能需要根据具体的问题领域、数据集和计算资源等因素来调整超参数的值。通常情况下，通过尝试不同的超参数值并根据验证集的表现来选择最佳的组合是一种有效的策略。