请问麻雀算法怎么用于超参数寻优？
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请问麻雀算法怎么用于超参数寻优？
可以同时优化连续变量和离散变量吗，比如batch_size和learning_rate
个人认为不太能直接同时优化连续变量和离散变量，不过可以考虑用连续变量来表示离散变量。比如设定batch_size_pre为连续变量，通过取整取模的方式映射到batch_size，对优化得到的batch_size_pre进行同样的处理即可得到优化后的batch_size
请问下笔者，我看论文写的是先找出最佳和最差个体，你的代码这里先更新发现者位置在找最差值，这两者会有区别吗？
在第一次迭代开始之前，初始化中已找过最好和最差值；在非第一次迭代中，其上一次迭代结束时，也寻找了最好和最差值；所以效果和原论文中应该是一样的。