人工神经网络的参数调优是指通过调整网络的参数，使得网络的性能达到最优。常见的参数包括权重、偏置、学习率、激活函数等。
常见的参数调优方法包括：
网格搜索：遍历所有可能的参数组合，通过交叉验证选择最优参数。随机搜索：随机选取参数组合进行训练，并选择性能最优的参数。贝叶斯优化：利用贝叶斯方法建立参数的后验分布，选择下一组参数进行训练。梯度下降法：通过计算参数的梯度，找到使得损失函数最小化的参数。早停法：在训练过程中监控验证集上的性能，当性能不再提升时停止训练，避免过拟合。正则化：通过在损失函数中增加正则化项，限制参数的大小，防止过拟合。在实际应用中，可以结合多种参数调优方法，如先使用随机搜索快速找到一个较优的参数组合，然后再使用贝叶斯优化进行精细调整。另外，对于不同的神经网络结构和任务，可能需要采用不同的参数调优方法。
总之，参数调优是神经网络训练中非常重要的一步，能够有效提高网络的性能和泛化能力，需要结合实际情况选择合适的调优方法和策略。