原文:[調參]CV煉丹技巧/經驗

轉自:https: www.zhihu.com question 我和 楊軍類似, 也是半路出家. 現在的工作內容主要就是使用CNN做CV任務. 干調參這種活也有兩年時間了. 我的回答可能更多的還是側重工業應用, 技術上只限制在CNN這塊. 先說下我的觀點, 調參就是trial and error. 沒有其他捷徑可以走. 唯一的區別是有些人盲目的嘗試, 有些人思考后再嘗試. 快速嘗試, 快速糾錯 ...

2018-12-21 17:00 0 1126 推薦指數:

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深度學習訓練的小技巧調經驗(轉)

經常會被問到你用深度學習訓練模型時怎么樣改善你的結果呢?然后每次都懵逼了,一是自己懂的不多,二是實驗的不多,三是記性不行忘記了。所以寫這篇博客,記錄下別人以及自己的一些經驗。 Ilya Sutskever(Hinton的學生)講述了有關深度學習的見解及實用建議: 獲取數據:確保要有高質量 ...

Fri Oct 11 18:26:00 CST 2019 0 749
keras調經驗

調技巧 層疊LSTM的層時 盡量保持兩個隱藏層個數一致 收斂的快的多 兩層LSTM比一層好很多 激活函數很重要 relu通常效果比較好 激活函數使用筆記 激活函數介紹 學習率太大(0.02),記得要是0.001數量級的學習率 ...

Thu Oct 10 02:27:00 CST 2019 0 679
調經驗

1. 假設一次訓練有10個epoch,可能會出現以下情況:訓練好一次模型去測試,測試的准確率為0.92。又去訓練一次模型(不是在之前訓練模型的基礎上,而是單獨進行一次訓練),模型訓練好去測試,測試准確率為0.93或者0.89。如果我改變一個模型的參數,比如調小dropout的值,可能訓練出來的模型 ...

Thu Feb 23 21:43:00 CST 2017 0 3569
LSTM調經驗

0、開始訓練之前先要做些什么? 在開始調之前,需要確定方向,所謂方向就是確定了之后,在調過程中不再更改 1、根據任務需求,結合數據,確定網絡結構。 例如對於RNN而言,你的數據是變長還是非變長;輸入輸出對應關系是many2one還是many2many等等,更多結構參考如下 非 ...

Sun Dec 23 20:05:00 CST 2018 1 18493
煉丹寶典 | 整理 Deep Learning 調 tricks

記錄煉丹優化tricks 最后更新: 2020-04-15 18:17:57 尋找合適的學習率(learning rate) 學習率是一個非常非常重要的超參數,這個參數呢,面對不同規模、不同batch-size、不同優化方式、不同數據集,其最合適的值都是不確定 ...

Fri Apr 10 00:50:00 CST 2020 0 5445
高級調技巧

以下是Coursera上的How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers課程筆記。 Hyperparameter Opt ...

Fri Jul 05 17:27:00 CST 2019 0 616
[轉] TextCNN調技巧

原文地址: https://plushunter.github.io/2018/02/26/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%8 ...

Wed Jun 12 19:47:00 CST 2019 0 1583
深度學習調技巧

1. 前言 我們在學習人工智能的時候,不管是機器學習還是深度學習都需要經歷一個調的過程,參數的好壞直接影響這模型效果的好壞。今天我們介紹下在深度學習中,調技巧主要分為哪些。 2. 深度學習中的主要參數 學習率(learning rate):學習率的取值一般是1、0.1、0.01 ...

Thu Dec 13 05:48:00 CST 2018 0 3671
 
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