超参数调整 详细可以参考官方文档 定义 在拟合模型之前需要定义好的参数 适用 Linear regression: Choosing parameters Ridge lasso regression: Choosing alpha k Nearest Neighbors: Choosing n neighbors Parameters like alpha and k: Hyperparamet ...
2020-02-14 12:00 0 635 推荐指数：
Tensorflow Welcome to the Tensorflow Tutorial! In this notebook you will learn all the basic ...
Optimization Welcome to the optimization's programming assignment of the hyper-parameters tuning specialization. There are many different ...
Gradient Checking Welcome to this week's third programming assignment! You will be implement ...
Regularization Welcome to the first assignment of the hyper parameters tuning(超参数调整) specialization. It is very important that you regularize ...
什么是超参数？ 机器学习模型中一般有两类参数：一类需要从数据中学习和估计得到，称为模型参数（Parameter）---即模型本身的参数。比如，线性回归直线的加权系数（斜率）及其偏差项（截距）都是模型参数。还有一类则是机器学习算法中的调优参数（tuning parameters），需要人为设定 ...
前言yolov5提供了一种超参数优化的方法–Hyperparameter Evolution，即超参数进化。超参数进化是一种利用 遗传算法(GA) 进行超参数优化的方法，我们可以通过该方法选择更加合适自己的超参数。 提供的默认参数也是通过在COCO数据集上使用超参数进化得来的。由于超参数进化 ...
fine-tuning是微调的意思，是用别人训练好的模型(即pre-trained model)，加上我们自己的数据，来训练新的模型。fine tune相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 一般来说我们自己需要做的方向，比如在一些特定的领域的识别分类中 ...
cs231n notes pytorch官方实现transfer learning Pytorch_fine_tuning_Turtorial cs231n notes transfer learning 特征提取器：将预训练模型当成固定的模型，进行特征提取；然后构造分类器进行分类 ...
