42、深度学习模型优化与超参数调优实战

深度学习模型优化与超参数调优实战

在深度学习领域，我们已经掌握了多种模型的训练方法，如图像分类、图像分割、向量数据分类或回归、时间序列预测、文本分类、序列到序列模型以及文本和图像生成模型等。然而，目前的模型大多是在小规模数据集上使用单个 GPU 进行训练的，其性能往往未达到最佳水平。为了在实际应用中取得最先进的成果，我们需要掌握一些关键技术，如超参数调优、模型集成、混合精度训练以及在多 GPU 或 TPU 上训练 Keras 模型等。

1. 生成模型基础概述

• GANs（生成对抗网络）
  • 训练特点 ：GANs 由生成器和判别器组成，生成器从未直接见过训练集中的图像，其关于数据的信息来自判别器。训练 GANs 是一个动态过程，而非具有固定损失景观的简单梯度下降过程，因此训练难度较大，需要使用许多启发式技巧和大量调优。
  • 图像生成能力 ：GANs 有可能生成高度逼真的图像，但与 VAEs（变分自编码器）不同，其学习的潜在空间没有整齐的连续结构，可能不适用于某些实际应用，如图像编辑。
• 其他生成技术
  • 序列到序列模型 ：可用于逐步骤生成序列数据，适用于文本生成、逐音符音乐生成或其他类型的时间序列数据。
  • DeepDream ：通过在输入空间中进行梯度上升来最大化卷积网络层的激活。
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