一位資料科學家正在調整一個非常敏感的超參數 x；最佳值介於 0.5 到 1.0 之間，並且據信接近 1.0。他們需要以最少的執行次數和一致的條件找到最佳值。他們應該使用哪種超參數縮放類型？

當最佳值被認為接近上限且超參數對微小變化非常敏感時，反向對數縮放 (Reverse Logarithmic Scaling) 是最有效的。它會在較高的值範圍內分配更多的搜索點，這對於找到接近 1.0 的精確最佳值至關重要，同時減少所需的執行次數。線性縮放會均勻分佈搜索點，這對於此情境效率不高。對數縮放則會在較低的值範圍內分配更多點，與此問題的需求相反。自動縮放不是一個標準的超參數縮放類型。