对于 rnn 和 cnn 这种深度学习模型,常用的炼丹神器可能包括:调节学习率:学习率较小可以保证模型在训练时稳定,但是训练速度较慢;学习率较大可能会使模型在训练时快速收敛,但是有可能导致过拟合。调节隐藏单元数量:隐藏单元较多可以增加模型的表示能力,但是有可能导致过拟合。调节激活函数:激活函数的选...
第二个部分,也就是这里,是关于一些改善模型性能的科学方法,比如增量调整策略,你的实验一定是一步步进行迭代的,也就是你的配置需要从简单到复杂,每一轮实验都应该有一个明确的目标等等,还比如如何去选择激活函数和学习率,这一个部分描述的是非常细致的,能看出来都是一些非常好的实战经验。 第三个部分确定每次训练...
不过这只是这位网友自己的经验,也有人表示自己采用 90% 的 dropout,模型性能最好。 除此以外,有网友总结了批大小应该是 2 的幂次方。 以上就是网友总结的一些 ML 炼丹小技巧。 玄学论文难复现 虽然调参有用,但网友 @ostrich-scalp 犀利地批驳道,「大多数论文的结果都是胡说八道,将我的职业生涯都用来实现这些...
同学们!可以说一说你们有哪些深度学习RNN\CNN调参的经验吗? 学习资料已经给大家打包好啦!需要的小宝可查看小方式自取哦