MySQL优化经验和方法汇总
一、服务器硬件对MySQL性能的影响 1、磁盘寻道能力（磁盘I/O）,以目前高转速SCSI硬盘(7200转/秒)为例，这种硬盘理论上每秒寻道7200次，这是物理特性决定的，没有办法改变。 MySQ ...
原文：听说你不会调参？TextCNN的优化经验Tricks汇总
前言：本篇是TextCNN系列的第三篇，分享TextCNN的优化经验 前两篇可见： 文本分类算法TextCNN原理详解 一 TextCNN代码详解 附测试数据集以及GitHub 地址 二 调优模型的基本方法 大家如果跑过模型的话，不论是demo还是实际项目，通常的情况都是先跑一次看看效果，然后针对某些效果不好的地方做一些调优，俗称 调参狗 ，调优有很多方法，基本的方法是：根据模型在测试集合的ba ...
2019-09-06 08:15 1 2462 推荐指数：
相关推荐
深度学习调参经验汇总
此篇文章是在原创教程这个栏目下，但实际上是一篇汇总整理文章。相信大家在做深度学习时对调参尤为无奈，经验不足乱调一通，或者参数太多无从下手，我也如此。希望通过此文汇总网上一些调参的经验方法，供大家参考。此文会对网上每一篇调参文章做简练的总结与提炼，以此为此文的组成单元，并附上 ...
[转] TextCNN调参技巧
原文地址： https://plushunter.github.io/2018/02/26/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%8 ...
炼丹宝典 | 整理 Deep Learning 调参 tricks
记录炼丹优化tricks 最后更新： 2020-04-15 18:17:57 寻找合适的学习率(learning rate) 学习率是一个非常非常重要的超参数，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定 ...
AI大视觉（二十） | 小目标检测的tricks汇总
本文来自公众号“每日一醒” 在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。 本文汇总了一些有效的策略。 为何小目标 （1）基于相对尺度 物体宽高是原图宽高的1/10以下的可以视为小目标。 目标边界框面积与图像面积的比值开方小于一定值（较为通用 ...
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 ...
调参经验
1. 假设一次训练有10个epoch，可能会出现以下情况：训练好一次模型去测试，测试的准确率为0.92。又去训练一次模型(不是在之前训练模型的基础上，而是单独进行一次训练)，模型训练好去测试，测试准确 ...
LSTM调参经验
0、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 1、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many2one还是many2many等等，更多结构参考如下 非 ...