如何让机器学习模型更加激进？修改这些超参数试试！

如果您想让机器学习模型更加激进，可以尝试修改以下超参数：\n\n1. 学习率（learning rate）：增大学习率可以加快模型的收敛速度，但可能会导致模型不稳定。您可以尝试逐步增大学习率，直到模型开始出现不稳定的迹象。\n\n2. 正则化参数（regularization parameter）：减小正则化参数可以减少对模型复杂度的约束，使其更加激进。您可以尝试减小正则化参数的值，观察模型的表现。\n\n3. 批量大小（batch size）：增大批量大小可以加快模型的训练速度，并可能使其更加激进。您可以尝试增大批量大小，看看是否有助于改善模型的性能。\n\n4. 层数（layers）：增加模型的层数可以增加模型的复杂度，使其更加激进。您可以尝试增加模型的层数，但请注意过多的层数可能会导致过拟合。\n\n5. 特征数量（features）：增加特征数量可以增加模型的输入信息，使其更加激进。您可以尝试增加模型的特征数量，看看是否有助于提高模型的性能。\n\n请注意，在修改这些超参数时，需要进行适当的实验和评估，以确保模型的性能得到提高，并避免过拟合等问题。