使用ml-engine调优超参数返回状态:失败

是指在使用机器学习引擎(ml-engine)进行超参数调优时，调优过程未能成功完成，即无法找到最佳的超参数组合来优化模型的性能。

超参数调优是指通过尝试不同的超参数组合来找到最佳的模型性能。在机器学习中，超参数是指在算法运行之前设置的参数，它们不能通过训练得到而是需要手动设置。常见的超参数包括学习率、正则化参数、批量大小等。

在使用ml-engine进行超参数调优时，可能会遇到调优过程失败的情况。这可能是由以下原因导致的：

1. 计算资源不足：超参数调优通常需要大量的计算资源来尝试不同的超参数组合。如果所分配的计算资源不足，则可能无法完成调优过程。
2. 超参数搜索空间过大：超参数调优通常需要在一个给定的超参数搜索空间中进行搜索。如果搜索空间过大，搜索过程可能会非常耗时，并且有可能无法找到最佳超参数组合。
3. 模型复杂度过高：如果所使用的模型过于复杂，超参数调优的过程可能会变得困难。复杂的模型可能有大量的超参数需要进行调优，增加了搜索空间的复杂性。

针对超参数调优失败的情况，可以尝试以下方法：

1. 缩小搜索空间：如果超参数搜索空间过大，可以尝试缩小搜索空间，只关注一部分有可能更有效的超参数。
2. 增加计算资源：如果计算资源不足，可以尝试增加计算资源，例如增加训练所使用的机器数量或使用更强大的机器。
3. 降低模型复杂度：如果模型过于复杂，可以尝试降低模型复杂度，减少需要调优的超参数数量，从而简化调优过程。

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请注意，本答案仅针对所提供的问答内容，不包含任何具体云计算品牌商的信息。