在Torch中，超参数调优方法有以下几种：
- 网格搜索（Grid Search）：遍历所有可能的超参数组合，选取效果最好的组合。
- 随机搜索（Random Search）：随机选择超参数组合进行调优。
- 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：基于贝叶斯方法建立模型，通过不断地更新先验分布来寻找最优超参数。
- 梯度下降优化（Gradient Descent Optimization）：使用梯度下降等优化算法来搜索最优超参数。
- 遗传算法（Genetic Algorithm）：通过模拟生物进化的过程来搜索最优超参数组合。
- 强化学习（Reinforcement Learning）：使用强化学习算法来优化超参数选择的过程。
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