参数优化是达到设计目标的一种方法，通过将设计目标参数化，采用优化方法，不断的调整设计变量，使得设计结果不断接近参数化的目标值。参数优化概念 模型参数优化是通过极小化目标函数使得模型输出和实际观测数据之间达到最佳的拟合程度，由于环境模型本身的复杂性，常规优化算法难以达到参数空间上的全局最优。近年来，随着...
梯度法,共轭梯度法,牛顿法,拟牛顿法,蒙特卡洛法、Steepest Descent(SD)、L-BFGS等参数优化方法。 参数优化目标 在机器学习中,在定义好损失函数好,希望通过参数优化,使得损失函数最小。 2. 梯度下降法(最速下降法) 沿着梯度向量的方向,更加容易找到函数的最大值。反过来说,沿着梯度向量相反的方向(去负号),则就是...
Flink 内置的 Distinct 聚合优化参数table.optimizer.distinct-agg.split.enabled,通过将 Key 相同的记录,分到不同的 BUCKET(桶) 中去,BUCKET 默认数量为 1024,可以通过参数table.optimizer.distinct-agg.split.bucket-num配置,配置 Split Distinct 聚合优化参数后,上面 SQL 会被转成: 代码语言:javascript 复制 SELECT...
深度学习不需要凸优化 凸优化是指在约束条件下,寻找一个凸函数的最小值的问题,其最优解是全局最优解。 在深度学习中,模型的参数数量通常非常庞大,很难找到全局最优解。深度学习模型的损失函数通常是非凸的,即存在多个局部最优解。因此,使用凸优化方法来优化深度学习模型并不是最优的选择。
工作上,需要配置 Nginx,要投入生产使用,做了一点优化工作,加上以前也经常折腾 Nginx,故记下一些优化工作。 优化Nginx 进程数量 配置参数如下: 代码语言:javascript 复制 worker_processes1;# 指定 Nginx 要开启的进程数,结尾的数字就是进程的个数,可以为 auto ...
最近准备对xx系统做一些优化工作,这里先从tomcat参数方面入手,后面再针对mysql和具体sql去做一下优化。下面基于之前介绍的tomcat参数优化来做整体介绍。 1、目前tomcat配置 可以看到目前tomcat是基本没做优化的,基本为默认参数。 2、优化后的配置 2.1、注释AJP协议 ...
1) 手动超参数调优 手动超参数调优包括通过手动方式来实验不同的超参数集。这种技术将需要一个强大的实验跟踪器,要能够跟踪从图像、日志到系统指标的各种变量。典型的提供试验追踪功能的工具包括Neptune, W&B、Comet或者MLflow。 手动超参数优化的优势 手动调整超参数意味着对这个过程有更多的人为控制。 如果正在研究...
创新点1:高容量区域在资源有限时,通过调整参数改善用户感知,在现有条件下资源数量有限,参数优化可以降低用户浏览时延,减小信令开销,提升上行速率和数据传输成功率,改善用户感知。 创新点2:多参数共同调整,提升用户感知,改善场景优良率,涉及SR和HARQ等多个参数同时调整,最大限度改善用户网络业务质量,减小高负荷场景区域由于...
程序运行时系统的各项配置一般是按照普适性原则,尽可能满足大多数场景下的需求,并未针对特定场景进行优化,这虽然能够提高环境的通用性,但限制了性能提高的空间。运行时参数可以根据用户的需求来调整程序的运行方式和资源分配,从而提高应用程序的性能。 根据程序运行的过程,可以依次在进程布局,通信方法,内存分配多个方面进...