我想知道是否有更好的方法来估算具有大量参数的算法的一组好的参数，而不仅仅是随机选择它们。详细地说，我试图为MSER特征检测器找到一些好的参数，这些参数消耗9个数字参数，因此有很大的空间可以搜索。我在考虑以指数增长的距离在默认参数值周围交替选择越来越小的数字。有什么好的想法可以帮助我吗？
谢谢！
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首先，你必须定义一个你想要最小化的目标函数 - 定义＆＃34;更好＆＃34;参数？在您的情况下，我建议使用找到的正确匹配数或类似数。
其次，你必须有一种有效的方法来循环几乎无数的可能性。在这里，可能有助于实现最小步长，超出该步长，结果不会有意义地改变。由于目标函数不一定是可导出的，我分别在每个维度中使用类似于Golden search的方法，然后重复，直到希望全局足够好＆＃34;达到最大值。