神经网络调参学习笔记
前言 在训练神经网络时，调参占了很大一部分工作比例，下面主要介绍在学习cs231n过程中做assignment1的调参经验。 主要涉及的参数有隐藏层大小hidden_size，学习率learn_rate以及训练时的batch_size. 理论部分 首先介绍一下讲义上关于以上三个参数的可视化 ...
原文：调参神器optuna学习笔记
介绍 optuna作为调参工具适合绝大多数的机器学习框架，sklearn，xgb，lgb，pytorch等。 主要的调参原理如下： 采样算法 利用 suggested 参数值和评估的目标值的记录，采样器基本上不断缩小搜索空间，直到找到一个最佳的搜索空间， 其产生的参数会带来 更好的目标函数值。 optuna.samplers.TPESampler 实现的 Tree structured Parz ...
2022-03-04 11:15 0 1992 推荐指数：
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