原文:Bayesian Optimization使用Hyperopt进行参数调优

超参数优化 Bayesian Optimization使用Hyperopt进行参数调优 . 前言 本文将介绍一种快速有效的方法用于实现机器学习模型的调参。有两种常用的调参方法:网格搜索和随机搜索。每一种都有自己的优点和缺点。网格搜索速度慢,但在搜索整个搜索空间方面效果很好,而随机搜索很快,但可能会错过搜索空间中的重要点。幸运的是,还有第三种选择:贝叶斯优化。本文我们将重点介绍贝叶斯优化的一个实现, ...

2019-09-15 13:00 0 424 推荐指数:

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【转】Windows下使用libsvm中的grid.py和easy.py进行参数

libsvm中有进行参数的工具grid.py和easy.py可以使用,这些工具可以帮助我们选择更好的参数,减少自己参数带来的烦扰。 所需工具:libsvm、gnuplot 本机环境:Windows7(64 bit) ,Python3.5 1、相关程序的下载和安装: 1.1 ...

Thu Jan 05 00:17:00 CST 2017 0 2642
利用Kubernetes和Helm进行高效的超参数

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 ...

Sat Sep 15 06:01:00 CST 2018 0 911
scikit-learn网格搜索来进行高效的参数

内容概要¶ 如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数 如何让搜索参数的流程更加高效 如何一次性的搜索多个调节参数进行真正的预测之前,如何对调节参数进行处理 如何削减该过程的计算代价 1. K折交叉验证回顾¶ 交叉验证的过程 选择K的值(一般是10 ...

Thu Dec 28 21:22:00 CST 2017 0 2290
【scikit-learn】网格搜索来进行高效的参数

内容概要¶ 如何使用K折交叉验证来搜索最优调节参数 如何让搜索参数的流程更加高效 如何一次性的搜索多个调节参数进行真正的预测之前,如何对调节参数进行处理 如何削减该过程的计算代价 ...

Wed May 24 00:18:00 CST 2017 0 5093
参数

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 ...

Tue Apr 23 19:42:00 CST 2019 0 865
linux 参数

$ /proc/sys/net/core/wmem_max 最大socket写buffer,可参考的优化值:873200 $ /proc/sys/net/core/rmem_max 最 ...

Tue Oct 23 21:19:00 CST 2018 0 1758
Hadoop参数

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6a67b5c50100vop9.html dfs.block.size 决定HDFS文件block数量的多少(文件个数),它会间接的影响Job Tracker的调度和内存的占用(更影响内存的使用 ...

Tue Aug 28 00:13:00 CST 2018 0 1226
 
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