MindSpore模型精度調優實戰：如何更快定位精度問題
摘要：為大家梳理了針對常見精度問題的調試調優指南，將以“MindSpore模型精度調優實戰”系列文章的形式分享出來，幫助大家輕松定位精度問題，快速優化模型精度。 本文分享自華為雲社區《技術干貨 | 更快定位精度問題！MindSpore模型精度調優實戰（一）》，原文作者：HWCloudAI ...
原文：MindSpore模型精度調優實戰：常用的定位精度調試調優思路
摘要：在模型的開發過程中，精度達不到預期常常讓人頭疼。為了幫助用戶解決模型調試調優的問題，我們為MindSpore量身定做了可視化調試調優組件：MindInsight。 本文分享自華為雲社區 技術干貨 模型優化精度 速度我全都要 MindSpore模型精度調優實戰 二 ，原文作者：HWCloudAI 。 引言： 在模型的開發過程中，精度達不到預期常常讓人頭疼。為了幫助用戶解決模型調試調優的問題， ...
2021-07-13 10:49 0 231 推薦指數：
相關推薦
【華為昇騰】DB_ResNet精度調優 Siammask性能調優 模型眾籌項目復盤
本系列博客內容均進行了脫敏處理，對於典型問題的相關處理經驗可供其他開發者參考 項目背景介紹 為了滿足當今飛速發展的深度神經網絡對芯片算力的需求，華為公司於2018年推出了 ...
JVM調優思路
一、jvm內存調優 （Gc 和 Full gc） hotspot -Xms40m 最小堆內存 -Xmx512m 最大值內存 -verboose:gc -XX:PrintGCDetails -XX:printGCDateStamps -Xloggc:D:/gc/gc.log ...
JVM調優實戰
1.jvm調優分類 1.1JVM預調優: 根據業務場景，注重吞吐量還是注重響應時間; 提升硬件性能，最簡單，但是成本最高。 1.2程序卡頓: 1.3OOM: 2.秒殺場景JVM調優:每秒2000並發量。采用負載均衡，平均每台服務器每秒500並發量。 場景一:大量的請求訪問 ...
JVM調優實戰
JVM調優實戰 文檔修訂記錄 ...
MYSQL調優實戰
一：基礎數據准備 二：五百萬數據插入 上面插入幾條測試數據，在使用索引時還需要插入更多的數據作為測試數據，下面就通過存儲過程插入500W條數據作為測試數據 三：使用索 ...
Tomcat線程模型及調優
一、Tomcat線程模型 1. BIO 同步阻塞式I/O操作，表示Tomcat使用的是傳統Java I/O操作(即Java.io包及其子包)。Tomcat7以下版本默認情況下是以bio模式運行的，由於每個請求都要創建一個線程來處理，線程開銷較大，不能處理高並發的場景，在三種模式中性 ...
XGBoost模型的參數調優
XGBoost算法在實際運行的過程中，可以通過以下要點進行參數調優： （1）添加正則項： 在模型參數中添加正則項，或加大正則項的懲罰力度，即通過調整加權參數，從而避免模型出現過擬合的情況。 （2）控制決策樹的層數: 通過葉子結點數目控制決策樹的層數，視乎樣本量大小決定，對於１０萬 ...