超參數調整 詳細可以參考官方文檔 定義 在擬合模型之前需要定義好的參數 適用 Linear regression: Choosing parameters Ridge lasso regression: Choosing alpha k Nearest Neighbors: Choosing n neighbors Parameters like alpha and k: Hyperparamet ...
2020-02-14 12:00 0 635 推薦指數：
Tensorflow Welcome to the Tensorflow Tutorial! In this notebook you will learn all the basic ...
Optimization Welcome to the optimization's programming assignment of the hyper-parameters tuning specialization. There are many different ...
Gradient Checking Welcome to this week's third programming assignment! You will be implement ...
Regularization Welcome to the first assignment of the hyper parameters tuning(超參數調整) specialization. It is very important that you regularize ...
什么是超參數？ 機器學習模型中一般有兩類參數：一類需要從數據中學習和估計得到，稱為模型參數（Parameter）---即模型本身的參數。比如，線性回歸直線的加權系數（斜率）及其偏差項（截距）都是模型參數。還有一類則是機器學習算法中的調優參數（tuning parameters），需要人為設定 ...
前言yolov5提供了一種超參數優化的方法–Hyperparameter Evolution，即超參數進化。超參數進化是一種利用 遺傳算法(GA) 進行超參數優化的方法，我們可以通過該方法選擇更加合適自己的超參數。 提供的默認參數也是通過在COCO數據集上使用超參數進化得來的。由於超參數進化 ...
fine-tuning是微調的意思，是用別人訓練好的模型(即pre-trained model)，加上我們自己的數據，來訓練新的模型。fine tune相當於使用別人的模型的前幾層，來提取淺層特征，然后在最后再落入我們自己的分類中。 一般來說我們自己需要做的方向，比如在一些特定的領域的識別分類中 ...
cs231n notes pytorch官方實現transfer learning Pytorch_fine_tuning_Turtorial cs231n notes transfer learning 特征提取器：將預訓練模型當成固定的模型，進行特征提取；然后構造分類器進行分類 ...
