参考链接： 模型调参：分步骤的提升模型的精度 总结知乎深度学习调参技巧 炼丹宝典 | 整理 Deep Learning 调参 tricks [译]如何找到一个好的学习率(learning rate ...

最近跑Unet网络进行遥感图像的分割；代码跑通了，但是效果不理想，开始分析实验epoch,调一些参数 神经网络梯度与归一化问题总结+highway network、ResNet的思考 1.样本要随机化，防止大数据淹没小数据 2.样本要做归一化。关于归一化的好处请参考：为何需 ...

完整机器学习实现代码GitHub欢迎转载，转载请注明出处https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10111234.html欢迎沟通交流： 339408769@qq.com 0. 目录 1. 前言 2. 深度学习中的主要参数 3. ...

感慨一下，人工智能这个名字挺有意思，这段时间也不知咋回事，朋友圈里都是学人工智能的，什么python，tf.......还有很多大神在互联网上开讲，也是赚了一笔，如今看来，真是百花齐放，一派繁荣的景象啊，有好有坏，大多数也只是人工的智能，就好像今天要讲的训练和调参，千万不要以为随随便便就可以得到 ...

1. 前言 我们在学习人工智能的时候，不管是机器学习还是深度学习都需要经历一个调参的过程，参数的好坏直接影响这模型效果的好坏。今天我们介绍下在深度学习中，调参的技巧主要分为哪些。 2. 深度学习中的主要参数 学习率（learning rate）：学习率的取值一般是1、0.1、0.01 ...

大部分内容参考自《Machine Learning Yearning》 Bias 和 Variance 偏差(bias)是指算法在训练集上的偏差，也就是错误率，错误越大偏差越大，欠拟合 方差（variance）是指算法在开发集（或测试集）上的表现比训练集上差多少，也可以理解为过拟合 ...

此篇文章是在原创教程这个栏目下，但实际上是一篇汇总整理文章。相信大家在做深度学习时对调参尤为无奈，经验不足乱调一通，或者参数太多无从下手，我也如此。希望通过此文汇总网上一些调参的经验方法，供大家参考。此文会对网上每一篇调参文章做简练的总结与提炼，以此为此文的组成单元，并附上 ...

做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。 知乎 深度学习调参有哪些技巧？ 一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98 ...