原文:深度學習模型超參數搜索實用指南

要知道,與機器學習模型不同,深度學習模型里面充滿了各種超參數。而且,並非所有參數變量都能對模型的學習過程產生同樣的貢獻。 考慮到這種額外的復雜性,在一個多維空間中找到這些參數變量的最佳配置並不是件容易的事情。 每一位科學家和研究人員,都希望在現有的資源條件下 計算 金錢和時間 ,找到最佳的模型。 通常情況下,研究人員和業余愛好者會在開發的最后階段嘗試一種搜索策略。這可能會有助改進他們辛辛苦訓練出來 ...

2018-10-02 22:21 0 1756 推薦指數:

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調參俠的末日? Auto-Keras 自動搜索深度學習模型的網絡架構和參數

Auto-Keras 是一個開源的自動機器學習庫。Auto-Keras 的終極目標是允許所有領域的只需要很少的數據科學或者機器學習背景的專家都可以很容易的使用深度學習。Auto-Keras 提供了一系列函數來自動搜索深度學習模型的網絡和參數。 安裝: pip install ...

Fri Aug 03 20:26:00 CST 2018 0 2235
深度學習參數調整

深度神經網絡中,參數的調整是一項必備技能,通過觀察在訓練過程中的監測指標如損失loss和准確率來判斷當前模型處於什么樣的訓練狀態,及時調整參數以更科學地訓練模型能夠提高資源利用率。在本研究中使用了以下參數,下面將分別介紹並總結了不同參數的調整規則。 (1)學習學習 ...

Thu Aug 29 07:05:00 CST 2019 0 711
深度學習——參數調試[7]

目錄 參數調整 幾個參數范圍選擇的方法 參數的實踐:pandas VS canviar 正則化激活函數 softmax回歸 一、參數調整 重要性 從高到低:學習率$\alpha$——>$\beta$(0.9)、hidden units ...

Tue May 01 05:15:00 CST 2018 0 1778
深度學習參數調試

前言 以下內容是個人學習之后的感悟,轉載請注明出處~ 參數調試   在深度學習中,參數有很多,比如學習率α、使用momentum或Adam優化算法的參數(β1,β2,ε)、層數layers、不同層隱藏 單元數hidden units、學習率衰退 ...

Fri Sep 15 00:54:00 CST 2017 0 5808
深度學習參數(parameters)和參數(hyperparameters)

1. 參數(parameters)/模型參數  由模型通過學習得到的變量,比如權重和偏置 2. 參數(hyperparameters)/算法參數 根據經驗進行設定,影響到權重和偏置的大小,比如迭代次數、隱藏層的層數、每層神經元的個數、學習速率等 ...

Tue Jun 05 18:40:00 CST 2018 1 10221
機器學習——參數搜索

###基礎概念 參數是在開始學習過程之前設置值的參數,而不是通過訓練得到的參數數據。通常情況下,在機器學習過程中需要對參數進行優化,給學習器選擇一組最優參數,以提高學習的性能和效果。比如,樹的數量或樹的深度學習率(多種模式)以及k均值聚類中的簇數等都是參數。 與參數區別的概念 ...

Wed Jul 18 06:33:00 CST 2018 0 7832
 
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