网格搜索参数优化（Grid Search Parameter Optimization）是一种超参数调优方法，广泛应用于机器学习和深度学习模型的训练过程中。其目的是通过系统地遍历预先设定好的一系列超参数的所有可能组合，来找到能使模型性能达到最优的超参数配置。超参数是指在模型训练开始前需要人为设定的参数，它们不能直接从训练数据中学习得到，例如学习率、正则化系数、神经网络的层数、每层的节点数等，这些参数对模型的性能和泛化能力有着直接影响。

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