Keras中超参数调优的方法通常包括以下几种：
网格搜索（Grid Search）：通过指定参数的范围，穷举所有可能的参数组合，从中选择表现最好的参数。可以使用GridSearchCV类来实现。
随机搜索（Random Search）：在指定的参数范围内随机选择参数组合，通过多次随机选择来逼近最优参数。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：通过构建参数的后验概率分布来估计最优参数。可以使用hyperopt库来实现。
网络搜索（Hyperband、BOHB等）：使用自动调整算法来快速找到最优参数。可以使用keras-tuner库来实现。
手动调参：根据经验和直觉来调整参数，通过不断尝试不同的参数组合来寻找最佳组合。
这些方法各有优劣，具体选择哪种方法取决于实际情况和需求。
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