Оптимизация гиперпараметров — это процесс автоматизированного выбора конфигурационных параметров машинного обучения, которые не входят в состав основной модели, но оказывают значительное влияние на её эффективность. Данная методология включает систематический поиск оптимальных значений, определяющих архитектуру нейронной сети, скорость обучения и другие важные характеристики.