超参数调优
在神经网络中，有许多超参数需要设置，比如学习率，网络层数，神经元节点数 所谓超参数，就是不需要训练的参数，需要人为设定的参数。 这些超参数对模型的训练和性能都有很大影响，非常重要，那么这些超参数该怎么设定呢？ 一般我们可以根据经验来设定，但是经验毕竟有限，而且也不科学。 验证数据 ...
原文：利用Kubernetes和Helm进行高效的超参数调优
Hyperparameter Sweep面临的问题 在进行Hyperparameter Sweep的时候，我们需要根据许多不同的超参数组合进行不同的训练，为同一模型进行多次训练需要消耗大量计算资源或者耗费大量时间。 如果根据不同的超参数并行进行训练，这需要大量计算资源。 如果在固定计算资源上顺序进行所有不同超参数组合对应的训练，这需要花费大量时间完成所有组合对应的训练。 因此在落地时中，大多数人通 ...
2018-09-14 22:01 0 911 推荐指数：
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