一、服務器硬件對MySQL性能的影響 1、磁盤尋道能力(磁盤I/O),以目前高轉速SCSI硬盤(7200轉/秒)為例,這種硬盤理論上每秒尋道7200次,這是物理特性決定的,沒有辦法改變。 MySQ ...
前言:本篇是TextCNN系列的第三篇,分享TextCNN的優化經驗 前兩篇可見: 文本分類算法TextCNN原理詳解 一 TextCNN代碼詳解 附測試數據集以及GitHub 地址 二 調優模型的基本方法 大家如果跑過模型的話,不論是demo還是實際項目,通常的情況都是先跑一次看看效果,然后針對某些效果不好的地方做一些調優,俗稱 調參狗 ,調優有很多方法,基本的方法是:根據模型在測試集合的ba ...
2019-09-06 08:15 1 2462 推薦指數:
一、服務器硬件對MySQL性能的影響 1、磁盤尋道能力(磁盤I/O),以目前高轉速SCSI硬盤(7200轉/秒)為例,這種硬盤理論上每秒尋道7200次,這是物理特性決定的,沒有辦法改變。 MySQ ...
此篇文章是在原創教程這個欄目下,但實際上是一篇匯總整理文章。相信大家在做深度學習時對調參尤為無奈,經驗不足亂調一通,或者參數太多無從下手,我也如此。希望通過此文匯總網上一些調參的經驗方法,供大家參考。此文會對網上每一篇調參文章做簡練的總結與提煉,以此為此文的組成單元,並附上 ...
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 ...
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 ...
本文來自公眾號“每日一醒” 在計算機視覺中,檢測小目標是最有挑戰的問題之一。 本文匯總了一些有效的策略。 為何小目標 (1)基於相對尺度 物體寬高是原圖寬高的1/10以下的可以視為小目標。 目標邊界框面積與圖像面積的比值開方小於一定值(較為通用 ...
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 ...
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 ...
0、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 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 ...