以下是Coursera上的How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers课程笔记。 Hyperparameter Opt ...
原文地址: https: plushunter.github.io E AA E B E AF AD E A E A E E B BB E EF BC EF BC EF BC ATextCNN E B E F E A E B A 对于文本分类或者其他任务,我们在尝试复杂模型之前都要针对任务使用常见的简单模型做个baseline。对于文本分类而言fasttext和textcnn通常都是一个非常好的b ...
2019-06-12 11:47 0 1583 推荐指数:
以下是Coursera上的How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers课程笔记。 Hyperparameter Opt ...
经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢?然后每次都懵逼了,一是自己懂的不多,二是实验的不多,三是记性不行忘记了。所以写这篇博客,记录下别人以及自己的一些经验。 Ilya Sutske ...
1. 前言 我们在学习人工智能的时候,不管是机器学习还是深度学习都需要经历一个调参的过程,参数的好坏直接影响这模型效果的好坏。今天我们介绍下在深度学习中,调参的技巧主要分为哪些。 2. 深度学习中的主要参数 学习率(learning rate):学习率的取值一般是1、0.1、0.01 ...
最近跑Unet网络进行遥感图像的分割;代码跑通了,但是效果不理想,开始分析实验epoch,调一些参数 神经网络梯度与归一化问题总结+highway network、ResNet的思考 1.样本要随机化,防止大数据淹没小数据 2.样本要做归一化。关于归一化的好处请参考:为何需 ...
自动调参 3.1 Gird Search 3.2 Random Sear ...
本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 转载请注明:炼丹实验室 之前曾经写过一篇文章,讲了一些深度学习训练的技巧,其中包含了部分调参心得:深度学习训练心得 ...
做dl也有一段时间了,积累了一些经验,也在网上看到一些别人的经验。 为了面试,结合知乎上面的问答,我也总结了一下,欢迎大家补充。 知乎 深度学习调参有哪些技巧? 一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数,最后acc只能到70%多,仅仅改成xavier,acc可以到98 ...
转自:https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参 ...