首先,调参只是锦上添花,真正的基础是模型选择和数据清洗。选个好模型,数据干净,调参会事半功倍。 模型选择 🤖 找已经验证过的模型:避免自己从头开始写代码,找那些已经被验证过的模型,省时省力。 小数据集微调:如果数据量不大,用带预训练参数的模型进行微调,效果会更好。 数据处理 📊 大数据量估算时间:先用...
深度学习调参是一项复杂且关键的任务,以下是一些调参技巧: 一、学习率调整 1. 初始学习率选择 一般可以从相对较小的值开始尝试,如 0.001、0.0001 等。如果模型训练很快陷入停滞或收敛非常缓慢,可以适当增大学习率;如果模型震荡剧烈或者出现不收敛的情况,则需要降低学习率。 对于不同的模型和数据集,最佳的初始学习率可...
和训练过程相关的参数:网络权重初始化方法、学习率使用策略、迭代次数、小批量数据 minibatch的大小、输入数据相关 2. 深度学习在什么时候需要动用调参技巧,以及如何进行调参呢? 通常网络训练的结果一般表现为以下五种情况:过拟合、欠拟合、恰好拟合,趋于收敛但一直在震荡以及完全不收敛。关于过拟合、欠拟合和恰好拟和,...
否则可以先调参，模型结构适当简单些，这样可以得到baseline模型的最优参数，后续在baseline模型上搭积木，...
看到验证集的数据趋于平稳,譬如第1000次之后,验证集的loss平稳了,那么就截取1000次,把学习率降低为原来的0.1,拿来第10000次结果,修改文件,继续训练。 欠拟合: 表现形式:训练集,测试集准确率都很低 解决办法:增加网络层数,增加节点数,减少dropout值,减少L2正则值等. ...
原文链接：写给新手炼丹师：2021版调参上分手册 1. 寻找合适的学习率(learning rate)学习率是一个非常...
深度学习调参技巧 1.数据预处理:在进行调参之前,首先要对数据进行预处理。这包括数据清洗、缺失值处理、标准化等。预处理能够提高模型的稳定性和收敛速度。 2.学习率调整:学习率是深度学习中最重要的超参数之一、较小的学习率可能导致模型收敛速度过慢,而较大的学习率可能导致模型无法收敛。可以通过手动调整学习率或...
此视频是为了服务MBD算法开发而发表的,后续会更新更多的技巧和完整的MBD操作方法教程,内容涉及DSP STM32 dSPACE的MBD开发方法和开发案例,感兴趣的可以一起交流讨论, 视频播放量 3789、弹幕量 2、点赞数 96、投硬币枚数 46、收藏人数 266、转发人数 12, 视频作者 MATLAB嵌
深度学习最全调参技巧,附谷歌最新调参指南中英文版#机器学习 #深度学习 #调参 #人工智能 - AI论文炼 丹师于20240107发布在抖音,已经收获了12.6万个喜欢,来抖音,记录美好生活!