Keras/Python深度学习中的网格搜索超参数调优（附源码） 2016-08-16 08:49:13 不系之舟913 阅读数 8883 文章标签： 深度学习 更多 分类专栏： 深度学习 机器学习 ...

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https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ Overview In this post I want to show you both how ...

参考链接： 模型调参：分步骤的提升模型的精度 总结知乎深度学习调参技巧 炼丹宝典 | 整理 Deep Learning 调参 tricks [译]如何找到一个好的学习率(learning rate ...

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 ...

大部分内容参考自《Machine Learning Yearning》 Bias 和 Variance 偏差(bias)是指算法在训练集上的偏差，也就是错误率，错误越大偏差越大，欠拟合 ...

最近在做深度学习实验，跑一次实验轻则以小时计、重则以天计，实在没有那么多的时间可以等待，因此想想用尽可能少的实验次数，得到尽可能好的实验效果。这样的话，问题就可以归结为如何设计合适的网络结构、如何设计合适的训练策略，主要就是： 层数、每一层卷积核个数、卷积权重初始化方式、dropout ...

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