Keras中超參數調優的方法通常包括以下幾種：
網格搜索（Grid Search）：通過指定參數的范圍，窮舉所有可能的參數組合，從中選擇表現最好的參數。可以使用GridSearchCV類來實現。
隨機搜索（Random Search）：在指定的參數范圍內隨機選擇參數組合，通過多次隨機選擇來逼近最優參數。
貝葉斯優化（Bayesian Optimization）：通過構建參數的后驗概率分布來估計最優參數。可以使用hyperopt庫來實現。
網絡搜索（Hyperband、BOHB等）：使用自動調整算法來快速找到最優參數。可以使用keras-tuner庫來實現。
手動調參：根據經驗和直覺來調整參數，通過不斷嘗試不同的參數組合來尋找最佳組合。
這些方法各有優劣，具體選擇哪種方法取決于實際情況和需求。
