本文首發自公眾號：RAIS ​前言 本系列文章為 《Deep Learning》 讀書筆記，可以參看原書一起閱讀，效果更佳。 超參數 參數：網絡模型在訓練過程中不斷學習自動調節的變量，比如網絡的權重和偏差； 超參數：控制模型、算法的參數，是架構層面的參數，一般 ...

...

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 ...

spark 模型選擇與超參調優 機器學習可以簡單的歸納為 通過數據訓練y = f(x) 的過程，因此定義完訓練模型之后，就需要考慮如何選擇最終我們認為最優的模型。 如何選擇最優的模型，就是本篇的主要內容： 模型驗證的方法 超參數的選擇 評估函數的選擇 模型驗證 ...

　　 ...

Download datasets iris_training.csv from: https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tenso ...

一：如何判斷調參范圍是否合理 正常來說，當我們參數在合理范圍時，模型在訓練集和測試集的准確率都比較高；當模型在訓練集上准確率比較高，而測試集上的准確率比較低時，模型處於過擬合狀態；當模型訓練集和測試集上准確率都比較低，模型處於欠擬合狀態。正常來說測試集上的准確率都會比訓練集要低。 二：如何確定 ...

機器學習技術在應用之前使用“訓練+檢驗”的模式（通常被稱作”交叉驗證“）。 預測模型為何無法保持穩定？ 讓我們通過以下幾幅圖來理解這個問題： 此處我們試圖找到尺寸（size）和價格（price）的關系。三個模型各自做了如下工 ...