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 Deep Learning 調參 tricks [譯]如何找到一個好的學習率(learning rate ...
原文：調參深度解析——學習率設置原則
學習率設置原則 在這主要以遷移學習為主 ： 由於模型已經在原始數據上收斂，所以應該設置較小學習率，在新數據上微調。若非遷移學習則先將學習率設置在 . . 為宜，一定輪數之后再逐漸減緩，接近訓練結束學習率的衰減應在 倍以上。 目標函數損失值 曲線 理想狀態應該為綠色滑梯式下降曲線 ： 曲線 初始時 上揚 紅線 ：Solution：初始 學習率過大 導致 振盪，應減小學習率，並 從頭 開始訓練 。 曲 ...
2022-03-15 09:00 0 916 推薦指數：
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