【文章推荐】深度学习：参数(parameters)和超参数(hyperparameters)

. 参数 parameters 模型参数由模型通过学习得到的变量，比如权重和偏置 . 超参数 hyperparameters 算法参数根据经验进行设定，影响到权重和偏置的大小，比如迭代次数隐藏层的层数每层神经元的个数学习速率等 ...

2018-06-05 10:40 1 10221 推荐指数：

超参数（hyperparameters）是根据经验设定的值，是人为设定的值。 ...

前言以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ 超参数调试　　在深度学习中，超参数有很多，比如学习率α、使用momentum或Adam优化算法的参数（β1，β2，ε）、层数layers、不同层隐藏单元数hidden units、学习率衰退 ...

深度学习的超参数调整

在深度神经网络中，超参数的调整是一项必备技能，通过观察在训练过程中的监测指标如损失loss和准确率来判断当前模型处于什么样的训练状态，及时调整超参数以更科学地训练模型能够提高资源利用率。在本研究中使用了以下超参数，下面将分别介绍并总结了不同超参数的调整规则。（1）学习率学习 ...

深度学习——超参数调试[7]

目录超参数调整几个超参数范围选择的方法超参数的实践：pandas VS canviar 正则化激活函数 softmax回归一、超参数调整重要性从高到低：学习率$\alpha$——>$\beta$(0.9)、hidden units ...

深度学习-超参数调整总结

在深度神经网络中，超参数的调整是一项必备技能，通过观察在训练过程中的监测指标如损失loss和准确率来判断当前模型处于什么样的训练状态，及时调整超参数以更科学地训练模型能够提高资源利用率。在本研究中使用了以下超参数，下面将分别介绍并总结了不同超参数的调整规则。（1）学习率学习率 ...

要知道，与机器学习模型不同，深度学习模型里面充满了各种超参数。而且，并非所有参数变量都能对模型的学习过程产生同样的贡献。考虑到这种额外的复杂性，在一个多维空间中找到这些参数变量的最佳配置并不是件容易的事情。每一位科学家和研究人员，都希望在现有的资源条件下（计算、金钱和时间），找到最佳的模型 ...

HttpRunner学习6--使用parameters参数化

个，甚至100个 test 吧？因此，在这里我们就需要用到参数化。在HttpRunner中，通过关键 ...

Mybatis（二）参数（Parameters）传递

Mybatis参数（Parameters）传递 1、.单个参数可以接受基本类型，对象类型，集合类型的值。这种情况MyBatis可直接使用这个参数，不需要经过任何处理。 2.POJO 当这些参数属于我们业务POJO时，我们直接传递POJO ...