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@@ -11,8 +11,7 @@ PaddleHub Auto Fine-tune提供两种超参优化策略：
 *图片来源于https://www.kaggle.com/clair14/tutorial-bayesian-optimization*
 
 * PSHE2: 采用粒子群算法，最优超参数组合就是所求问题的解。现在想求得最优解就是要找到更新超参数组合，即如何更新超参数，才能让算法更快更好的收敛到最优解。PSHE2算法根据超参数本身历史的最优，在一定随机扰动的情况下决定下一步的更新方向。
-![PBT优化过程](https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.2/docs/imgs/pbt_optimization.gif)
-*图片来源于https://deepmind.com/blog/article/population-based-training-neural-networks*
+![热力学过程](https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.2/docs/imgs/thermodynamics.gif)
 
 PaddleHub Auto Fine-tune提供两种超参评估策略：