調參經驗
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 ...
原文：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 . ,記得要是 . 數量級的學習率，否則直接不收斂，因此學習率不要太大，越小越好 正則化參數 L 正則化效果很差 L 正則化 一般是 . 左右 這個參數影響不太 而且容易拖累模型訓練速度 Dropout 用了和正則一樣 ...
2019-10-09 18:27 0 679 推薦指數：
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