diff --git a/beginner_source/hyperparameter_tuning_tutorial.py b/beginner_source/hyperparameter_tuning_tutorial.py
index b48d4ee49..7f45e0d58 100644
--- a/beginner_source/hyperparameter_tuning_tutorial.py
+++ b/beginner_source/hyperparameter_tuning_tutorial.py
@@ -305,7 +305,7 @@ def test_accuracy(net, device="cpu"):
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 # ``tune.sample_from()`` 함수를 사용하면 고유한 샘플 방법을 정의하여 하이퍼파라미터를 얻을 수 있습니다. 
 # 이 예제에서 ``l1`` 과 ``l2`` 파라미터는 4와 256 사이의 2의 거듭제곱이어야 하므로 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256입니다. 
-# ``lr`` (학습률)은 0.0001과 0.1 사이에서 균일하게 샘플링 되어아 합니다. 마지막으로, 배치 크기는 2, 4, 8, 16중에서 선택할 수 있습니다.
+# ``lr`` (학습률)은 0.0001과 0.1 사이에서 균일하게 샘플링 되어야 합니다. 마지막으로, 배치 크기는 2, 4, 8, 16중에서 선택할 수 있습니다.
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 # 각 실험에서, Ray Tune은 이제 이러한 검색 공간에서 매개변수 조합을 무작위로 샘플링합니다. 
 # 그런 다음 여러 모델을 병렬로 훈련하고 이 중에서 가장 성능이 좋은 모델을 찾습니다. 또한 성능이 좋지 않은 실험을 조기에 종료하는 ``ASHAScheduler`` 를 사용합니다.