本研究提出了一种基于牛顿法的多目标优化算法，用于超参数搜索。算法通过计算梯度矩阵和引入正则化项来快速找到改进的参数值。与贝叶斯优化相比，该算法在多类目标检测问题中表现更好。然而，参数值可能会在迭代过程中震荡，需要根据最佳结果确定最优参数值。