深度學習模型調參總結
大部分內容參考自《Machine Learning Yearning》 Bias 和 Variance 偏差(bias)是指算法在訓練集上的偏差，也就是錯誤率，錯誤越大偏差越大，欠擬合 ...
原文：深度學習模型調參
參考鏈接： 模型調參：分步驟的提升模型的精度 總結知乎深度學習調參技巧 煉丹寶典 整理DeepLearning調參tricks 譯 如何找到一個好的學習率 learningrate CNN調參 圖像分類算法優化技巧 實用性很高 數據增強： 參考： 煉丹筆記三：數據增強 數據增強是擴充數據樣本規模的一種有效地方法。 如何對圖像數據進行有效的數據增強 空間幾何變換：翻轉 水平和垂直 隨機裁剪 旋轉 放 ...
2020-08-12 16:59 0 713 推薦指數：
相關推薦
深度學習調參技巧
最近跑Unet網絡進行遙感圖像的分割；代碼跑通了，但是效果不理想，開始分析實驗epoch,調一些參數 神經網絡梯度與歸一化問題總結+highway network、ResNet的思考 1.樣本要隨機化，防止大數據淹沒小數據 2.樣本要做歸一化。關於歸一化的好處請參考：為何需 ...
深度學習調參技巧
完整機器學習實現代碼GitHub歡迎轉載，轉載請注明出處https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10111234.html歡迎溝通交流： 339408769@qq.com 0. 目錄 1. 前言 2. 深度學習中的主要參數 3. ...
深度學習的訓練和調參
感慨一下，人工智能這個名字挺有意思，這段時間也不知咋回事，朋友圈里都是學人工智能的，什么python，tf.......還有很多大神在互聯網上開講，也是賺了一筆，如今看來，真是百花齊放，一派繁榮的景象啊，有好有壞，大多數也只是人工的智能，就好像今天要講的訓練和調參，千萬不要以為隨隨便便就可以得到 ...
深度學習調參技巧
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參的過程，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，調參的技巧主要分為哪些。 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 ...
調參俠的末日？ Auto-Keras 自動搜索深度學習模型的網絡架構和超參數
Auto-Keras 是一個開源的自動機器學習庫。Auto-Keras 的終極目標是允許所有領域的只需要很少的數據科學或者機器學習背景的專家都可以很容易的使用深度學習。Auto-Keras 提供了一系列函數來自動搜索深度學習模型的網絡和超參數。 安裝： pip install ...
深度學習-網絡調參技巧
最近在做深度學習實驗，跑一次實驗輕則以小時計、重則以天計，實在沒有那么多的時間可以等待，因此想想用盡可能少的實驗次數，得到盡可能好的實驗效果。這樣的話，問題就可以歸結為如何設計合適的網絡結構、如何設計合適的訓練策略，主要就是： 層數、每一層卷積核個數、卷積權重初始化方式、dropout ...
深度學習網絡調參技巧
本文轉載自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 轉載請注明：煉丹實驗室 之前曾經寫過一篇文章，講了一些深度學習訓練的技巧，其中包含了部分調參心得：深度學習訓練心得 ...