超参数调整与模型优化是机器学习中非常重要的两个环节。简单来说，超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数。模型优化则是通过各种手段和方法来提升模型的表现。
超参数调整通常包括学习率、迭代次数、正则化强度等的选择。这些超参数的选择会直接影响到模型的训练效果，如果选择不当，可能会导致模型过拟合或者欠拟合。因此，需要通过交叉验证等方式来寻找最优的超参数组合。
模型优化则更侧重于提高模型的泛化能力，防止过拟合。常见的模型优化方法有正则化、Dropout、数据增强等。此外，还有一些更高级的优化算法，如Adam、RMSprop等，可以帮助模型更快地收敛。
总的来说，超参数调整与模型优化都是为了让模型在训练集上表现良好，同时在未见过的数据上也有良好的预测能力。这两个环节相互配合，才能让机器学习模型发挥出最大的潜力。
