深度学习调参技巧
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 ...
原文：高级调参技巧
以下是Coursera上的How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers课程笔记。 Hyperparameter Optimization List most important hyperparameters in major models describe their impact Understand the hy ...
2019-07-05 09:27 0 616 推荐指数：
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自动调参 3.1 Gird Search 3.2 Random Sear ...
[转] TextCNN调参技巧
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深度学习调参技巧
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 ...
深度学习-网络调参技巧
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 ...
深度学习网络调参技巧
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 ...
深度学习调参技巧总结
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 ...
[调参]CV炼丹技巧/经验
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 ...