换句话说,单次实验模型的性能增加这个目标,并不能够完全决定模型的改动是否应该被采纳,尤其是在性能增加幅度很小时。当前上述前提是在把深度学习作为一门“实验学科”的前提下,这导致了模型的优化/调参过程充满了欺骗性,阻碍了我们挖掘真正符合客观规律的模型结构和参数。 2. 模型的每次改动的来源/动机是否正确、合理?
LSTM参数与Word2Vec初始化:对于序列模型和词向量模型,合理调整LSTM参数和Word2Vec的初始化是很重要的。 梯度归一与梯度裁剪:这有助于防止梯度爆炸和梯度消失,从而提高模型的稳定性。 暴力调参:有时候,直接暴力调参也是一个不错的选择,尤其是在没有其他有效方法时。通过这些技巧,你可以更好地调整你的深度学习模型,从...
4️⃣ 使用t-SNE对隐藏层降维 🌐 通过t-SNE对隐藏层进行降维,将降维后的结果可视化,可以在整体上观察模型在数据集上的表现。相似图片聚集在低维空间相邻区域,能够帮助人工评估模型在不同类别间的区分度。5️⃣ 遮挡图片部分区域 🛡️ 对输入图片进行小区域遮挡,并观察对模型分类结果的影响,可以发现哪些...
深度学习模型的多Loss调参技巧 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loss。 这里...
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。
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。 1. 介绍PEFT的基本概念 ...
📚 深度学习调参是模型训练的关键步骤,通过调整超参数可以显著提升模型性能。这些超参数包括学习率、批量大小、正则化技术等,它们的合理设置对模型训练效果至关重要。选择合适的学习率 学习率是影响模型收敛速度和性能的关键超参数。较大的学习率有助于快速收敛,但可能导致模型在优解附近震荡;较小的学习率则使模型缓...
在深度学习中,调整参数是优化模型性能的关键。以下是一些实用的调参技巧,帮助你提升模型效果:📍学习率设置 学习率是影响训练效果的重要因素。通常可以从1e-3、3e-4和1e-4开始测试,通过多次实验和观察结果来进行二分法迭代搜索,找到最佳学习率。📍选择优化器 ...
深度学习有哪些调参技巧? 《深度学习调参指南》是一本全面而深入的手册,专为深度学习模型调优而设计。它不仅系统性地介绍了调参的基础知识,还通过丰富的实践案例和示例,将理论与实践紧密结合。手册详细阐述了从项目启动到高级优化的完整调优流程,为读者 - 读论文的Rock