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 ## 一、简介
 
-目前深度学习模型参数可分类两类：参数与超参数，前者是模型通过大量的样本数据进行训练学习得到的参数数据；后者则需要通过人工经验或者不断尝试找到最佳设置（如学习率、dropout_rate、batch_size等），以提高模型训练的效果。如果想得到一个效果好的深度学习神经网络模型，超参的设置非常关键。因为模型参数空间大，目前超参调整都是通过手动，依赖人工经验或者不断尝试，且不同模型、样本数据和场景下不尽相同，所以需要大量尝试，时间成本和资源成本非常浪费。PaddleHub  Auto Fine-tune可以实现自动调整超参数。
+目前深度学习模型参数可分类两类：**模型参数(Model Parameters) ** 与 **超参数(Hyper Parameters) **，前者是模型通过大量的样本数据进行训练学习得到的参数数据；后者则需要通过人工经验或者不断尝试找到最佳设置（如学习率、dropout_rate、batch_size等），以提高模型训练的效果。如果想得到一个效果好的深度学习神经网络模型，超参的设置非常关键。因为模型参数空间大，目前超参调整都是通过手动，依赖人工经验或者不断尝试，且不同模型、样本数据和场景下不尽相同，所以需要大量尝试，时间成本和资源成本非常浪费。PaddleHub Auto Fine-tune可以实现自动调整超参数。
 
 PaddleHub Auto Fine-tune提供两种超参优化策略：
 
@@ -107,7 +107,9 @@ $ hub autofinetune train.py --param_file=hparam.yaml --cuda=['1','2'] --popsize=
 > `--tuning_strategy`: 可选，设置自动优化超参策略，可选hazero和pshe2，默认为pshe2
 
 **NOTE**:
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 * 进行超参搜索时，一共会进行n轮(--round指定)，每轮产生m组超参(--popsize指定)进行搜索。上一轮的优化结果决定下一轮超参数调整方向
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 * 当指定GPU数量不足以同时跑一轮时，Auto Fine-tune功能自动实现排队为了提高GPU利用率，建议卡数为刚好可以被popsize整除。如popsize=6，cuda=['0','1','2','3']，则每搜索一轮，Auto Fine-tune自动起四个进程训练，所以第5/6组超参组合需要排队一次，在搜索第5/6两组超参时，会存在两张卡出现空闲等待的情况，如果设置为3张可用的卡，则可以避免这种情况的出现。
 
 ## 四、目录结构