摘要：随着深度学习的快速发展，神经网络超参数调优过程复杂且高度依赖经验知识，逐渐成为高效构建模型的主要瓶颈。本研究致力于借助深度强化学习技术，实现神经网络超参数的自动化调优。通过针对深度强化学习基础算法进行针对性改造，精细设计调优策略，并运用优化与加速技术，成功建立一套自动调优方法。与传统调优方法相比，该方法能够更高效地探寻到更优的超参数组合，为神经网络超参数调优提供创新性的有效方案。

关键词：深度强化学习；神经网络；超参数；自动调优方法

引言：在深度学习蓬勃发展下，神经网络凭借卓越的表现能力，在众多领域得到广泛应用。但神经网络的超参数调优作为极具挑战性的任务，传统调优方法，如随机搜索和网格搜索，存在效率欠佳的问题。而深度强化学习技术的出现，为解决该难题带来新契机，其通过智能体与环境的动态交互，能够自主探索并学习到最优策略。本研究着眼于此，致力于将深度强化学习创新性地应用于神经网络超参数调优。

一、深度强化学习与超参数调优的关联建模

（一）深度强化学习基础算法的适应性改造

1.双Q网络改进方法（DQN++）

针对超参数调优任务中复杂高维空间探索效率不足的问题，提出改进的双Q网络架构。在原有Q1、Q2网络基础上引入辅助网络，该网络专注于学习超参数潜在关系。设超参数空间为维向量，网络以为输入，通过卷积层提取局部特征关联，输出维关系特征向量。Q1与Q2网络计算Q值时，将原始状态与拼接为，以引导网络评估超参数配置时考虑参数间交互关系[1]。网络训练损失函数定义为：

2.基于对抗学习的样本增强（ALSA）

构建对抗学习框架以增强样本多样性，引入生成器网与判别器网络，前者以噪声向量服从特定分布的随机向量，为输入生成虚拟超参数配置，后者用于区分真实样本，实际训练中产生的超参数配置与生成样本。生成样本经判别器筛选，仅保留输出概率>0.3的样本，即判别器误判为真实样本的概率不低于30%后，与真实样本混合组成新样本集，通过对抗机制扩展样本空间，提升智能体对未探索区域的探索效率。

（二）并行化与分布式调优架构

设计动态任务分解架构以适配超参数空间复杂度与计算资源，基于超参数相关性分析，如卷积神经网络中卷积核大小与步长常协同影响模型性能，划分为同一子任务，将调优任务划分为多个子任务，每个子任务对应超参数空间的独立子区域。

结束语：总而言之，本研究针对深度强化学习基础算法开展创新改造，设计超参数调优策略并引入优化加速技术，成功构建高效神经网络超参数自动调优方法。该方法可显著提升超参数调优效率，有效助力神经网络性能优化，但当前方案在部分复杂超参数空间区域的探索仍存在不足。未来研究将聚焦算法优化，进一步拓展应用场景，致力于为深度学习领域超参数调优难题提供更为完善且普适的解决方案，推动相关技术实现持续进步。

参考文献：

[1]蒲清昕，刘明顺，朱煜昆，等.基于改进粒子群算法优化长短时记忆神经网络的孤网电压控制方法[J].自动化与仪器仪表，2023（12）：247-251.