keras調參經驗
調參技巧 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 ...
原文：LSTM調參經驗
開始訓練之前先要做些什么 在開始調參之前，需要確定方向，所謂方向就是確定了之后，在調參過程中不再更改 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many one還是many many等等，更多結構參考如下 非RNN的普通過程，從固定尺寸的輸入到固定尺寸的輸出 比如圖像分類 輸出是序列 例如圖像標注：輸入是一張圖像，輸出是單詞的序列 輸 ...
2018-12-23 12:05 1 18493 推薦指數：
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