神經網絡調參學習筆記
前言 在訓練神經網絡時，調參占了很大一部分工作比例，下面主要介紹在學習cs231n過程中做assignment1的調參經驗。 主要涉及的參數有隱藏層大小hidden_size，學習率learn_rate以及訓練時的batch_size. 理論部分 首先介紹一下講義上關於以上三個參數的可視化 ...
原文：調參神器optuna學習筆記
介紹 optuna作為調參工具適合絕大多數的機器學習框架，sklearn，xgb，lgb，pytorch等。 主要的調參原理如下： 采樣算法 利用 suggested 參數值和評估的目標值的記錄，采樣器基本上不斷縮小搜索空間，直到找到一個最佳的搜索空間， 其產生的參數會帶來 更好的目標函數值。 optuna.samplers.TPESampler 實現的 Tree structured Parz ...
2022-03-04 11:15 0 1992 推薦指數：
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