深度学习网络训练，调参技巧

最新推荐文章于 2024-10-24 17:33:17 发布
最新推荐文章于 2024-10-24 17:33:17 发布
阅读量480 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Nicholas_Liu2017/article/details/76422555
本文探讨了增强机器学习模型泛化能力的方法，包括更激进的数据增强策略、使用更强的dropout技术、结合L1和L2正则化手段以及对更多卷积层进行微调等。这些方法有助于提高模型在未见数据上的表现。

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

  • 更加强烈的数据提升

  • 更加强烈的dropout

  • 使用L1和L2正则项（也称为权重衰减）

  • fine-tune更多的卷积块（配合更大的正则）

深度学习这么调参训练_聊一聊深度学习中的调参技巧？
weixin_39930276的博客
01-12 472
本期问题能否聊一聊深度学习中的调参技巧？我们主要从以下几个方面来讲.1.深度学习中有哪些参数需要调？2.深度学习在什么时候需要动用调参技巧？又如何调参？3.训练网络的一般过程是什么？1. 深度学习有哪些需要们关注的参数呢？大家记住一点：需要用到调参技巧的参数都是超参数！！因此，这个问题还可以换成更专业一点：神经网络中有哪些超参数？主要从两个方面来看：和网络设计相关的参数：神经网络的网络层数、...
深度学习这么调参训练_深度学习调参技巧
weixin_39758712的博客
12-19 511
深度学习调参技巧训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学，同样的网络结构使用不同的训练方法训练，结果可能会有很大的差异。1.参数初始化下面几种方式，随便选一个，结果基本都差不多。但是一定要做。否则可能会减慢收敛速度，影响收敛结果，甚至造成Nan等一系列问题。下面的n_in为网络的输入大小，n_out为网络的输出大小，n为n_in或(n_in+n_out)*0.5uniform...
深度学习调参有哪些技巧？| 干货
03-07
文章的主要内容源于Stanford CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition课程里介绍的一些通过可视化手段，调试理解CNN网络的技巧，在该课程的基础上我作了一些沿展阅读，算是把当中的内容进一步丰富系统化了一下。限于时间精力，我也没有能够把里面提到的所有调试技巧全部进行尝试，不过在整理这篇文章的时候，我还是参考了不止一处文献，也结合之前以及最近跟一些朋友的技术交流沟通，对这些方法的有效性我还是有着很强的confidence。
深度学习网络调试技巧_01
Read__Book的博客
08-22 578
转自炼丹实验室 ：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20792837 神经网络的代码，比一般的代码要难调试不少，和编译错误以及运行时程序崩溃相比，神经网络比较棘手的地方，往往在于程序运行正常，但是结果无法收敛，这个检查起来可要麻烦多了。下面是根据我平时调试神经网络的经验，总结的一些比较通用的调试技巧，后续会再写一篇文章，专门介绍一下theano如何进行调试，希望能对大
深度学习网络调参技巧
abc50319的专栏
11-05 748
https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 深度学习网络调参技巧 一、好的实验环境是成功的一半 由于深度学习实验超参众多，代码风格良好的实验环境，可以让你的人工或者自动调参更加省力，有以下几点可能需要注意： 1.将各个参数的设置部分集中在一起。如果参数的设置分布在代码的各个地方，那么修...
深度学习网络调参技巧（转载）
法相的博客
07-20 375
mark一下，感谢作者分享！ https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social
深度学习超参数调优指南
最新发布
自己在学习过程中的总结
10-24 3902
一、超参数相关基础知识 1. 神经网络中包含哪些超参数 2. 超参数的重要性顺序 3. 部分超参数如何影响模型性能 4. 部分超参数合适的范围 二、超参数调整技巧 1. 如何选择激活函数 2. 如何调整 Batch Size 3. 如何调整学习率 三、自动调参方法 1. 网格搜索与随机搜索 2. 贝叶斯优化 四、调试模型技巧 1. 探索和清洗数据 2. 探索模型结果 3. 监控训练和验证误差
深度学习这么调参训练_深度学习调参及训练技巧（转）
weixin_39863155的博客
12-19 451
深度学习调参及训练技巧(转)作者：婉儿飞飞链接：https://www.jianshu.com/p/0b116c43eb16来源：简书简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。1. 调参训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学，同样的网络结构使用不同的训练方法训练，结果可能会有很大的差异。这里我总结了近一年来的炼丹心得，分享给大家，也欢迎大家补充指正...
深度学习调参技巧总结
Fantastic
09-19 4389
本文章参考：写给新手炼丹师：2021版调参上分手册 寻找合适的学习率 学习率是一个非常重要的超参数，在面对不同规模的网络、不同batch-size、不同优化方式，不同数据集，甚至可能不同时间段训练的合适值都不确定。我们唯一可以做的是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。比如利用fastai中的lr_find()函数寻找合适的学习率。 how do you find a good learning rate 如何找到好的学习率 Cyclical Learning Rates for Training N
深度学习调参：简短的注意事项
BigCowPeking
12-01 764
深度学习调参：简短的注意事项
深度学习/神经网络模型的调参
GDHBFTGGG的博客
07-23 364
深度学习/神经网络模型的调参
YOLO、SSD实战：手把手教你做目标检测
04-12
目标检测算法实战教程，常用目标检测算法原理详解，经典网络模型结构特点解读。本课程从卷积神经网络开讲，介绍目标检测算法领域的常用算法和经典模型。理论与实战相结合，在服务器端一步步演示如何采用YOLO、SSD针对自己的检测目标进行训练，以及其中的一些技巧和经验。同时讲解如何对YOLO、SSD进行改进和创新，将其他技术与模型引入到原有模型中，并将自己的模型移植到安卓端。
深度学习训练的小技巧，调参经验。总结与记录。
热门推荐
chenzhi1992的博客
10-23 3万+
经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢？然后每次都懵逼了，一是自己懂的不多，二是实验的不多，三是记性不行忘记了。所以写这篇博客，记录下别人以及自己的一些经验。 Ilya Sutskever（Hinton的学生）讲述了有关深度学习的见解及实用建议： 获取数据：确保要有高质量的输入/输出数据集，这个数据集要足够大、具有代表性以及拥有相对清楚的标签。缺乏数据集是很难成功的
Single Shot Detection(SSD)bbox prediction相关的（超）参数
Daniel2333的博客
04-28 3439
参考https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 记录SSD的（超）参数。SSDParameters( img_shape=(300, 300), num_classes=21, no_annotation_label=21, feat_layers=['block4', 'block7', 'block8', 'bloc
深度学习调参技巧
u011081315的专栏
06-15 2245
近两年论文基本都用同样的参数设定： epoch迭代几十到几百次。 sgd，mini batch size从几十到几百。 步长0.1，weight decay取0.005，momentum取0.9。dropout加relu。 weight用高斯分布初始化，bias全初始化为0。 最后，输入特征和预测目标都做好归一化。 http://chenrudan.github.io/bl
RCNN学习笔记(10)：SSD:Single Shot MultiBox Detector
Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上
10-04 3万+
之前一直想总结下SSD，奈何时间缘故一直没有整理，在我的认知当中，SSD是对Faster RCNN RPN这一独特步骤的延伸与整合。总而言之，在思考于RPN进行2-class分类的时候，能否借鉴YOLO并简化faster rcnn在21分类同时整合faster rcnn中anchor boxes实现multi-scale的思想而设计出了SSD，这篇blog关于SSD的细节方面整理的很好，以供参考。
深度学习模型训练调参技巧
02-18
深度学习模型训练调参技巧包括: 1. 数据预处理: 包括数据标准化,归一化等 2. 模型架构: 选择合适的网络结构和层数 3. 损失函数: 选择合适的损失函数 4. 优化器: 选择合适的优化器,如Adam,SGD等 5. 学习率: 调整学习率,避免过拟合或欠拟合 6. 正则化: 使用正则化方法,如Dropout, L1/L2正则化 7. 模型评估: 使用交叉验证,网格搜索等方法评估模型性能.
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
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