超參數調優
在神經網絡中，有許多超參數需要設置，比如學習率，網絡層數，神經元節點數 所謂超參數，就是不需要訓練的參數，需要人為設定的參數。 這些超參數對模型的訓練和性能都有很大影響，非常重要，那么這些超參數該怎么設定呢？ 一般我們可以根據經驗來設定，但是經驗畢竟有限，而且也不科學。 驗證數據 ...
原文：利用Kubernetes和Helm進行高效的超參數調優
Hyperparameter Sweep面臨的問題 在進行Hyperparameter Sweep的時候，我們需要根據許多不同的超參數組合進行不同的訓練，為同一模型進行多次訓練需要消耗大量計算資源或者耗費大量時間。 如果根據不同的超參數並行進行訓練，這需要大量計算資源。 如果在固定計算資源上順序進行所有不同超參數組合對應的訓練，這需要花費大量時間完成所有組合對應的訓練。 因此在落地時中，大多數人通 ...
2018-09-14 22:01 0 911 推薦指數：
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