keras调参经验
调参技巧 层叠LSTM的层时 尽量保持两个隐藏层个数一致 收敛的快的多 两层LSTM比一层好很多 激活函数很重要 relu通常效果比较好 激活函数使用笔记 激活函数介绍 学习率太大(0.02),记得要是0.001数量级的学习率 ...
原文：LSTM调参经验
开始训练之前先要做些什么 在开始调参之前，需要确定方向，所谓方向就是确定了之后，在调参过程中不再更改 根据任务需求，结合数据，确定网络结构。 例如对于RNN而言，你的数据是变长还是非变长 输入输出对应关系是many one还是many many等等，更多结构参考如下 非RNN的普通过程，从固定尺寸的输入到固定尺寸的输出 比如图像分类 输出是序列 例如图像标注：输入是一张图像，输出是单词的序列 输 ...
2018-12-23 12:05 1 18493 推荐指数：
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