本研究探讨了超参数选择对机器学习性能的影响，提出了一种统一的超参数优化方法，并概述了自动搜索技术，展示了前沿研究实例，为未来研究提供指导。

本文介绍了一种新的自动搜索适合腹腔镜手术的数据增广策略的方法，通过对比学习在局部维度特性上差异化地搜索适合的数据增广策略，提高了腹腔镜图像分类和分割任务的性能。该方法为医学应用中的对比学习提供了领域特定依赖的增广集合。