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，测试准确率为0.93或者0.89。如果我改变一个模型的参数，比如调小dropout的值，可能训练出来的模型 ...
原文：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 . ,记得要是 . 数量级的学习率，否则直接不收敛，因此学习率不要太大，越小越好 正则化参数 L 正则化效果很差 L 正则化 一般是 . 左右 这个参数影响不太 而且容易拖累模型训练速度 Dropout 用了和正则一样 ...
2019-10-09 18:27 0 679 推荐指数：
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