CNN调参

最新推荐文章于 2025-05-20 14:58:55 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-20 14:58:55 发布 · 1.1w 阅读 · 30 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#学习率 #caffe lr_policy

本文探讨了卷积神经网络（CNN）的训练中关键的参数调优，重点关注学习率的选择和策略。介绍了Caffe框架中不同的学习率策略，如multistep、poly、exp、inv和sigmoid，以及防止过拟合的方法，包括dropout、正则化和数据增广。此外，还讨论了梯度消失和梯度爆炸的问题及其解决方案，并讲解了如何利用损失函数权重处理不平衡数据集。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、学习率

学习率决定了每步权重更新对当前权重的改变程度：

                                                                          w_{i}\leftarrow w_{i}-\eta \frac{\partial E}{\partial w_{i}}，

其中E(w)为我们优化的损失函数，\eta是学习率。

学习率太小，更新速度慢；学习率过大，可能跨过最优解。因此，在刚开始训练，距离最优解较远时可以采用稍大的学习率，随着迭代次数增加，在逼近最优解的过程中，逐渐减小学习率。

在caffe的solver文件中，lr_policy不推荐fixed （保持base_lr不变），可以选择如下方案：

1、阶跃式的：

  • multistep: 根据后面设定的stepvalue，每次达到stepvalue，新的学习率变为之前的学习率*gamma，如
    • </
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
（干货）经验之谈：DeepLearning---（CNN）调参策略（二）
Cche的博客
03-01 2553
（干货）经验之谈：DeepLearning---卷积神经网络（CNN）（一）主要讲解了CNN模型的构造，那么本篇博客就主要讲解如何进行对应算法的训练策略。二、学习算法及训练策略下面，我们给出深度卷积神经网络的一些训练技巧，从数据的预处理、网络模型的参数初始化、训练过程中的学习速率及激活函数特性分析、正则化约束等角度总结一些实用的训练技巧。1、数据预处理数据预处理包括输入数据的预处理及隐层输出的归一...
【CNN】设计cnn网络并调参
xudawu201的博客
06-25 709
6.如果全连接层后在网络内部定义了softmax()会将误差缩小，降低loss梯度的区分度，和梯度消失一样，模型训练不收敛。2.小卷积核1、3、5，大卷积核7、11，步长最好小于卷积核，使得卷积过程有覆盖，步长代表提取图像特征的精度。小卷积核更能捕获局部视野，计算量随之减小，大卷积核更注重全局，计算量增大。5.激活函数选GELU()，激活函数很重要，多个激活函数组合可以扭曲各层数据的线性组合，将网络变得复杂，扭曲的空间曲面更容易拟合分类边界。卷积层（Conv），卷积核的权重和偏置。
CNN调参技巧
fengshengwei3的专栏
11-25 5638
目录 一 更多优化算法 回顾 1.AdaGrad算法 2.RMSProp 3.Adam 4.自定义优化算法 二.激活函数 1.Sigmoid 2.Tanh 3.ReLu 4.Leaky-ReLU 5.ELU 6.maxout 三.网络初始化 四 批归一化 五 数据增强 六 其他调参技巧 一 更多优化算法 回顾 随机梯度下降 局部极值 鞍点问题 动量梯度下...
卷积神经网络(CNN)学习率调整完全指南：从理论到PyTorch实践
最新发布
weixin_68114439的博客
05-20 482
从简单开始：先尝试StepLR或CosineAnnealing进行LR范围测试：确定合理的基础学习率考虑任务特性：不同任务需要不同策略监控训练曲线：及时调整策略结合其他技术：如权重初始化、归一化等。
caffe调参经验资料文章
junmuzi的专栏
08-31 1145
original url: http://www.voidcn.com/blog/langb2014/article/p-5748576.html 调参是个头疼的事情，Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton这些大牛为什么能够跳出各种牛逼的网络？ 下面一些推荐的书和文章：调参资料总结 Neural Network: Trick
CNN神经网络调参技巧
m0_72708335的博客
06-27 805
2.若干块，每块：卷积+激活+Dropout。3.若干块，每块：fc+激活+Dropout。1.若干块，每块：卷积+BN+激活+池化。
深度卷积神经网络（CNN tricks）调参技巧
edmond999的专栏
10-12 958
做卷积神经网路方面的研究，有时会遇到一些苦恼。大抵是： 1、复现别人的网络，得不到相同的表现。 2、自己的网络调参，结果调不上去。 所以有些大佬就总结了一些调参的tricks,在这里学习记录一下，然后加上一些自己的理解。 影像神经网络效果的因素可能有但不限于以下几点： 学习率调节 优化器 初始化方法 标签平滑 归一化 学习率 好的学习率可以让调参过程事半功倍，那么什么是好的学习率呢， source：https://sgugger.github.io/how-do-you-find-a-good-lear
CNN 调参 adam怎么用
05-27
下面是使用Adam进行调参的步骤： 1. 导入Adam优化器 在代码中导入Adam优化器，一般通过以下代码实现： ```python from keras.optimizers import Adam optimizer = Adam(lr=0.001) ``` 2. 调整学习率 调整Adam...
（干货）经验之谈：DeepLearning---CNN调参策略（一）
Cche的博客
03-01 5851
由于博主毕业设计需求，因此将自己两年来的经验小结一下，供自己后期查阅，同时希望能够帮到初入DL领域的小可爱们。本篇博客纯属干货，有任何问题，欢迎大家评论，博主会在看到的第一时间帮大家解疑。首先说一下什么是卷积神经网络？一、卷积神经网络的数学模型卷积神经网络是一种特殊的深度前馈神经网络，该网络模型的基础模块为卷积流（为了避免层级之间全连接造成的参数冗余），包括卷积（用于维数拓展）、非线性（稀疏性、饱...
CNN调参总结--关于时间与梯度下降高原
执契的博客
07-03 1054
都说算法调参其实都是经验过程，此话有理。 这是以前遇到的坑： 加入BN层后预测与训练时准确率差距很大解决方案，is_traing参数（ResNet,GoogLeNet,Inception) 卷积神经网络提高准确率（shuffle,优化器，batchsize,权重初始化）通过某次实际CNN调参过程 在以前坑都解决的情况下，这次使用同样的网络解决一个类似的问题 任务目标 区分图像是否左右颠...
深度学习 ---- 深度学习调参，CNN参数调参，各个参数理解和说明以及调整的要领。
my_share的专栏
05-16 5001
本文为原创文章转载必须注明本文出处以及附上本文地址超链接以及博主博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/qq_20259459和作者邮箱（ jinweizhi93@gmai.com ）。 （如果喜欢本文，欢迎大家关注我的博客或者动手点个赞，有需要可以邮件联系我） 因为最近一直比较忙所以就有一段时间没有更新了。 终于今天开始着手写这篇关于参数的文章了，可以说我自己其实也在一直进行着各种调参而且有了一段时间了。作为自己的见解和相应的相关知识理论将会在这篇文章里为大家写出来，以做参考...
cnn在nlp应用中的调参建议
ltochange的博客
11-08 607
摘自：http://www.jeyzhang.com/cnn-apply-on-modelling-sentence.html 具体可看论文： Zhang Y, Wallace B. A Sensitivity Analysis of (and Practitioners’ Guide to) Convolutional Neural Networks for Sentence Class
CNN调参文章收藏
qq_37274615的博客
04-02 440
cnn 调参经验  卷积神经网络调参经验深度学习－Overfitting－数据增强Data Augmentation    如何一步一步提高图像分类准确率？   【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题     Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks (by Xiu-Shen Wei)Deep Neural Networks的Tricks~~翻译版...
caffe训练cnn调参
xiaoyang
11-30 914
目前用过的cnn调参方法都是降低学习率，并且在降低的时候是一点点降低。1.来自知乎上的回答： 链接：https://www.zhihu.com/question/29901947/answer/46027216 如果你不求state of the art，0.0x的learning rate，0.9x的momentum (1 <= x <= 5)，再加少量learning rate decay就
cnn模型参数调整
sereasuesue的博客
05-05 4557
1、卷积核 卷积核的大小 根据7×7与3×3卷积核loss值的对比可以发现， 在初始阶段卷积核较大时准确率更低，因为卷积核越 大每一次训练时丢弃的特征值越多。但是，随着训练 次数的增加，卷积核较大的实验最终达到甚至高于同 等条件下卷积核较小的实验对象的准确值。 卷积核的数量 在一定范围内，适当增加卷积核的数量可以提高准确率。刚开始设置的卷积核数目较少，运行出的精确度 较低，且收敛慢；...
cnn 参数调优
rowangame的博客
11-25 2569
学习率决定了参数在每次迭代中的更新幅度。过大的学习率可能导致震荡或发散，而过小的学习率可能导致训练过慢。通常需要通过尝试不同的学习率来找到最佳值。
CNN怎么调参数？
u012154840的博客
11-04 3504
- 收集高质量标注数据。 - 输入输出数据做好归一化，以防出现数值问题。方法就是主成分分析啥的。 - 参数初始化很重要。太小了，参数根本走不动。一般权重参数0.01均方差，0均值的高斯分布是万能的，不行就试更大的。偏差参数全0即可。 - 用SGD ，minibatch size 128。或者更小size ，但那样吞吐量变小，计算效率变低。 - 用带momentum的SGD，二阶方法不用
深度卷积神经网络（CNN tricks）调参技巧（一）学习率调节
热门推荐
踏雪飞鸿的博客
12-22 2万+
做卷积神经网路方面的研究，有时会遇到一些苦恼。大抵是： 1、复现别人的网络，得不到相同的表现。 2、自己的网络调参，结果调不上去。 所以有些大佬就总结了一些调参的tricks,在这里学习记录一下，然后加上一些自己的理解。 影像神经网络效果的因素可能有但不限于以下几点： 学习率调节 优化器 初始化方法 标签平滑 归一化 学习率 好的学习率可以让调参过程事半功倍，那么什么是好的学习率呢， sou...
MATLAB cnn调参
03-22
### MATLAB 中 CNN 的超参数调节方法与技巧 在 MATLAB 中，卷积神经网络（CNN）的性能很大程度上依赖于其超参数的选择。以下是对如何在 MATLAB 中进行 CNN 超参数调节的方法和技巧： #### 1. **选择合适的工具箱** MATLAB 提供了 Deep Learning Toolbox 来支持深度学习模型的设计、训练和评估。如果用户的英语水平有限，建议下载更高版本的 MATLAB，因为新版本通常会提供更多中文帮助文档和支持[^1]。 #### 2. **理解超参数的作用** 在调整超参数之前，必须清楚每个超参数的具体作用及其对模型的影响。例如，在 `trainNetwork` 函数中常用的超参数包括： - 学习率 (`InitialLearnRate`)：初始的学习速率决定了权重更新的速度。 - 动量系数 (`Momentum`)：用于加速梯度下降方向上的收敛速度。 - 批大小 (`MiniBatchSize`)：每次迭代使用的样本数量。 - 正则化因子 (`L2Regularization`)：防止过拟合的重要手段之一。 对于更复杂的场景，还可以考虑使用自适应学习率技术，这可以通过设置 `'Solver'` 参数为 `'adam'` 或其他优化算法来实现[^2]。 #### 3. **手动调整 vs 自动调参** ##### 手动调整 用户可以根据经验或实验逐步修改上述提到的关键超参数，并观察它们对验证集精度的影响。这种方法虽然耗时较长，但对于初学者来说是一个很好的实践机会。 ##### 自动调参 为了提高效率，MATLAB 还提供了 Bayesian Optimization 等自动调优功能。通过指定可变范围内的多个候选值，Bayesian Optimizer 将尝试寻找最优组合。启用此特性只需简单配置如下选项即可： ```matlab options = trainingOptions('sgdm', ... 'MaxEpochs', 30, ... 'ValidationData', validationSet, ... 'ValidationFrequency', 5, ... 'Verbose', false, ... 'Plots', 'training-progress',... 'OptimizeHyperparameters',{'InitialLearnRate','L2Regularization'},... 'HyperparameterOptimizationOptions',struct(... 'AcquisitionFunctionName','expected-improvement-plus',... 'ShowPlots',true,... 'MaxTime',60)); net = trainNetwork(trainingImages,layers,options); ``` #### 4. **利用预定义架构简化流程** 当面对特定任务如目标检测时，可以直接采用官方推荐的数据集及相应网络结构作为起点。比如针对遥感图像的目标识别问题，可以参考 DOTA 数据集中给出的标准做法[^4]。 #### 5. **结合经典控制理论改进效果** 除了纯粹依靠机器学习方法外，有时也可以引入传统工程领域里的思路来进行辅助调控。像 LQR 和 PID 控制策略就被成功应用于某些动态系统的建模当中[^5]。尽管这些概念最初并非专为 DL 设计而生，但在适当条件下仍能发挥意想不到的效果。 --- ### 示例代码片段 以下是基于 SGDM 求解器的一个基本 CNN 构造实例以及相应的超参数设定演示： ```matlab layers = [ imageInputLayer([28 28 1]) convolution2dLayer(5,20) batchNormalizationLayer reluLayer maxPooling2dLayer(2,'Stride',2) fullyConnectedLayer(10) softmaxLayer classificationLayer]; maxEpochs = 20; miniBatchSize = 128; options = trainingOptions('sgdm', ... 'InitialLearnRate', 0.01, ... % 初始学习率 'LearnRateSchedule', 'piecewise', ... % 分阶段降低学习率 'LearnRateDropFactor', 0.1, % 下降倍数 'LearnRateDropPeriod', 5, % 多少轮之后开始衰减 'MaxEpochs', maxEpochs, % 总共训练多少次 'MiniBatchSize', miniBatchSize, % 单批次处理图片数目 'Shuffle', 'every-epoch', % 是否打乱顺序 'ValidationData', imdsValidation, % 验证数据集合 'ValidationFrequency', 30, % 每隔几步做一次检验 'Plots', 'training-progress'); % 显示进度图表 % 开始训练过程 convnet = trainNetwork(imdsTrain, layers, options); ``` ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

yuyuelongfly

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值