编辑:kaggle竞赛宝典 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...
让模型更大(比如加入更多的层,每层中使用更多的单元);减少正规化;错误分析;选择另一种性能更好的模型架构;调节超参数;加入更多特征。 首先,我们给模型加入更多的层,转换到ResNet-101,调节学习率,使训练集错误率降低到0.8%。 在出现过拟合后,我们可以增加训练集的样本量解决这个问题,把图片数量扩大到25万张。 ...
二、调参技巧 在深度学习模型训练过程中,有很多超参数需要进行调整,如学习率、批大小、优化器、正则化等。合适的超参数选择对模型的性能至关重要。 学习率是影响模型训练效果的重要超参数之一。通常情况下,可以先选择一个较小的学习率进行训练,然后根据模型的收敛情况来逐步调整学习率的大小,以达到较好的效果。 批大...
深度学习模型的选择和调参是实现高精度模型的关键步骤,本文将探讨深度学习模型选择和调参的一些技巧和注意事项。 首先,深度学习模型的选择是非常重要的。不同的任务需要不同的模型来完成,因此在选择深度学习模型时需要根据具体的任务需求进行合理的选择。例如,在图像识别领域,常用的模型包括卷积神经网络(CNN)、残差网络(...
如果数据集较小,问题较简单,可以选择简单的模型来避免过拟合;如果数据集较大,问题较复杂,可以选择更加复杂的模型来提高性能。 调参技巧 除了选择合适的模型,调参也是深度学习中不可或缺的一步。在深度学习中,模型的性能往往受到许多超参数的影响,比如学习率、批大小、正则化参数等。因此,通过合理地调整这些超参数,...
PEFT高效调参是一种深度学习模型微调技术,旨在通过最小的训练数据集和最少的参数更新,提高模型适应性和性能。它利用预训练模型的先验知识,显著降低训练成本和时间,避免过拟合,特别适用于资源受限场景。通过合理选择微调策略和优化参数,PEFT能够提升模型在特定任务上的表现,实现高效学习和适应。
调参技巧大放送 对于端侧模型,除了通过修改结构来获得较好的延时以外,往往还需要通过优化训练过程来提升精度。模型的训练过程一般包含数据预处理,损失函数的设计,学习率策略等,这类训练技巧可以在不增加运算量的基础上大大提升模型的精度。 1)自动增广(AutoAugment)数据增强 ...
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