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此示例说明如何将贝叶斯优化应用于深度学习，以及如何为卷积神经网络找到最佳网络超参数和训练选项。要训练深度神经网络，必须指定神经网络架构以及训练算法的选项。选择和调整这些超参数可能很困难并且需要时间。贝叶斯优化是一种非常适合用于优化分类和回归模型的超参数的算法。准备数据下载CIFAR-10数据集[1]。该数据集包含60,000张图像，每个图像的大小为32x32和三个颜色通道(RGB)。整个数据集的大