确认是否数据增强做的太多了 尝试调整学习率,在不同阶段使用不用学习率 思考和检查网络是否还是有点欠拟合,如果还有,解决欠拟合 找到更多训练数据,使其能够覆盖较多的样本分布 模型调参Pipeline 设定固定随机种子 先不要使用数据增强 设置合理的baseline 过拟合一个batch,然后观察loss最低可以到达多少,对比baseline,如果...
在多目标多任务训练的网络中,如果最终的loss为有时为多个loss的加权和,例如loss = a*loss_x+b*loss_y+c*loss_y+...,这个问题在微信视频号推荐比赛里也存在。任务需要对视频号的某个视频的收藏、点击头像、转发、点赞、评论、查看评论等进行多任务建模,也就产生了多个...
使用Warmup预热学习率的方式,即先用最初的小学习率训练,然后每个step增大一点点,直到达到最初设置的比较大的学习率时(注:此时预热学习率完成),采用最初设置的学习率进行训练(注:预热学习率完成后的训练过程,学习率是衰减的),有助于使模型收敛速度变快,效果更佳。 示例: Resnet论文中使用一个110层的ResNet在c...
一、调参就是调节超参数的大小：（一般情况下就是初始值设置为常用的大小，然后根据验证集的结果进行微调...
1.背景 最近在烦恼怎么对深度学习进行调参，发现在optuna上可以实现。optuna可以和主流的机器学习框架进行...
3. 数据模型不适配:比如你要训练一个自动驾驶图像识别的模型,用ImageNet数据集来训练就不合适。 4. 数据集的构造问题:没有足够数据、分类不均衡、有噪声的标签、训练集合测试集分布不同。 深度学习debug的流程策略 针对上面的问题,小哥总结出调试深度学习模型的第一要义——悲观主义。
深度学习调参是提升神经网络性能的关键步骤。以下是一些实用的调参技巧,帮助你优化模型:🔧 选择优化器和学习率 优化器选择:根据任务特性选择合适的优化器,如SGD、Adam、Adagrad等。 学习率调整:初始选择较小的学习率,可以采用学习率衰减、余弦退火等策略来动态调整学习率,确保模型稳定训练和收敛速度。🛡...
一、深度学习模型的自动调参方法 深度学习模型通常有大量的超参数需要调整，例如学习率、批大小、层数、神经元数量等。传统的手动调参方式费时费力，并且很难找到最佳的超参数组合。因此，研究者们提出了一系列自动调参的方法。1.1网格搜索：网格搜索是一种基本的自动调参方法，它通过遍历给定的超参数空间，尝试所有可能...
深度学习模型调参 参考链接：数据增强：参考：数据增强是扩充数据样本规模的⼀种有效地⽅法。如何对图像数据进⾏有效的数据增强？空间⼏何变换：翻转（⽔平和垂直）、随机裁剪、旋转、放射变换、视觉变换（四点透视变换）、分段放射 像素颜⾊变换类：噪声（⾼斯、椒盐）、CoarseDropout（在⾯积⼤⼩可...
深度学习更多的是运用在图像处理分类任务上,而我本人更多的时候是使用回归任务。然而深度学习的优异性能总是让人向往,在我自己的验证后,确实在大多数情况下获得了比传统机器学习等更优秀的性能。当然前提是数据量足够大,模型调试满足要求。 使用的主要是Tensorflow 2.0(安装和环境配置网上有详细的教程) ...