deep learning（rnn、cnn）调参的经验？
整理的链接：https://www.zhihu.com/question/41631631 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 调了快1年的rnn, 深刻的感受到,深度学习是一门实验科学,下面是一些炼丹心得. 后面会不断补充 ...
原文：炼丹宝典 | 整理 Deep Learning 调参 tricks
记录炼丹优化tricks 最后更新： : : 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的，我们无法光凭经验来准确地确定lr的值，我们唯一可以做的，就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。 比如下图利用fastai中的lr find 函数寻找合适的学习率， ...
2020-04-09 16:50 0 5445 推荐指数：
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