深度模型调参知识总结

最新推荐文章于 2025-09-05 11:40:23 发布
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本文总结了深度学习模型调参的重要原则和方法，强调保证数据质量，避免随机改进，充分训练模型，关注loss变化。调参涉及学习率、网络结构、batch_size、epoch和剪枝率等，推荐采用分阶段从粗到细的调参策略，同时利用数据增强、正则化等技术提升模型性能。

深度模型调参知识总结

  1. 先保证数据质量再去调参

什么是高质量的数据？

高质量数据集应该包括以下特征：

  • 类别均衡

  • 数据充足

  • 数据和标记中有高质量信息

  • 数据和标记错误非常小

  • 与你的问题相关

怎样获取高质量的数据？

  • 尽可能使用公共数据集；

  • 寻找可以获取高质量、多样化样本的最佳网站；

  • 分析错误并过滤掉与实际问题无关的样本；

  • 删除一些过于复杂的图片，这些图片在训练中产生的价值很小，会影响模型的训练效率

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simple_hututu
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深度学习知识点全面总结
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01-05 36万+
本文详细介绍深度学习概念及原理，参考网上相关资料汇总，内容包含众多章节，包括神经网络基础及常见深度学习网络结构介绍，用于个人学习总结，适合深度学习初学者学习。同时介绍机器学习常见的分类算法：SVM、神经网络、随机森林、逻辑回归、KNN、贝叶斯。常见的监督学习算法：感知机、SVM、人工神经网络、决策树、逻辑回归.........
深度学习调参技巧总结
Fantastic
09-19 4510
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
DW-心电信号分类预测
fightinglearning的博客
03-16 1287
DW-心电信号分类预测11.数据集介绍1.1数据概况1.2预测指标1.3赛题分析2.数据加载2.1数据读取2.2分类指标计算2.3EDA和数据预处理2.4训练数据/测试数据准备3.模型训练4.总结 1.数据集介绍 赛题以心电图数据为背景，根据心电图感应数据预测心跳信号，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题。但是由于信号数据具有时间顺序，所以是一个时序建模分析问题。只是给定的数据是转化为数值的.csv数值文件 。它的总数据量超过20万，主要为1列心跳信号序列数据
机器学习-模型调参
lildn的博客
03-23 354
第八课 机器学习简单介绍 第13节 模型调参方法 # 引入包 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split 准备数据集 # 加载数据 iris_data = pd.read_csv('./dataset/iris.csv') # 获取特征 X = iris_data[['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'p..
深度学习模型调参
qq_45560461的博客
03-19 1137
调参需要结合领域知识（如NLP中序列长度设置）和实验结果不断迭代优化。（Variance）。调参的核心是平衡模型的。
Task06分类问题的评估及超参数调优
LucyLuo2020的博客
03-28 310
参考网址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/140040705 1. 导入包和数据集 数据集地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/wdbc.data import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.style.use(
Boosting 知识点整理：调参技巧、可解释性工具与实战案例
long1973m的博客
08-06 2091
本文是 Boosting 系列的进阶篇，聚焦于 XGBoost 的调参技巧、可解释性分析工具与完整建模实战流程。我们通过精心设计的 GridSearchCV 网格搜索，调优核心超参数；使用混淆矩阵、AUC、F1 等指标多维度评估模型效果；并结合 plot_importance 进行特征重要性可视化。此外，文章还引入了模型持久化（Pickle）与对比评估方法，帮助读者掌握从训练到部署的完整思路。。
模型调参
weixin_43186779的博客
03-25 1775
模型调参模型调参的具体操作1. 学习目标2. 模型对比与性能2.1 逻辑回归2.2 决策树模型2.3 集成模型集成方法（ensemble method）2.4 模型评估方法3. 模型调参的三种方法3.1 贪心算法3.2 网格调参3.3 贝叶斯调参4. 具体代码落实5. 参考 模型调参的具体操作 1. 学习目标 学习机器学习模型的建模过程与调参流程 2. 模型对比与性能 2.1 逻辑回归 可以用作初步的分析使用，后期进行模型更换 优点 训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只是特征的数目相关； 简单易理
使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参(超参数)
蔡军帅
09-14 4831
如何选择超参数： 交叉验证： 如图， 大训练集分块，使用不同的分块方法分成N对小训练集和验证集。 使用小训练集进行训练，使用验证集进行验证，得到准确率，求N个验证集上的平均正确率； 使用平均正确率最高的超参数，对整个大训练集进行训练，训练出参数。 在训练集上训练。       十折交叉验证 网格搜索 诸如你有多个可调节的超参数，那么选择超参数的方法通常是网...
模型及调参
weixin_43612836的博客
11-25 1210
特征转换： 特征转换就是对原始的特征变量进行转换处理，主要的原因是算法的需要，常做的特征转换有： 标准化处理：把特征变量转换成均值为0，方差为1 归一化处理：把特征变量转换为最小值为0，最大值为1 正则化处理：将每个样本在所有变量上的值缩放到单位范数（在所有变量上的值的范数为1） 特征编码：例如常用的独热编码 ......
实用机器学习笔记第六章-模型调参
u013551615的博客
03-12 2931
一、模型调参 本章主要讲如何对超参数进行调节，得到比较好的结果 1. 手工调节超参数 从一个比较好的基准线（baseline）开始 eg：高质量的工具包的默认参数、别人论文的超参数 调一个值，重新训练一个模型，去看看损失、精度 重复前面的步骤多次，得到一些直觉，就能知道： 哪些超参数比较重要 模型对超参数对超参数的敏感度 比较好的超参数的范围 需要妥善管理实验，做笔记 记录下所有的日志、超参数，之后可以进行比较区别 把log存在txt文件，把超参数和一些指标放在excel 使用tensorb
模型调参部分
Candylx的博客
04-01 469
一，首先说一下训练的大致流程 二，验证方法 1.训练集、线下验证集、线下测试集、线上测试集 2.无时序的数据集：简单划分、交叉验证划分等 3.有时序的数据集：需考虑时序， nested交叉验证划分等 （我认为交叉验证是一个十分好的方法，但需要注意的是交叉验证的折数，因为折数的不同有可能会导致模型的过拟合或者欠拟合） 三，模型 常见的监督学习模型 1.线性模型 2.决策树 3.神经网络 4.支持向量...
机器学习模型调参
weixin_51524504的博客
04-10 1217
机器学习模型调参
机器学习基础-模型调参
你好，今天的你
01-03 2853
模型调参 大多数据科学家或算法工程师会在模型调参上面花费很多时间，时间的花费和你模型的参数成正比关系，所以，我们的模型想在一个数据集上获得一个好的结果是一个非常花费时间的过程。 一般来讲，大家在模型调参之初，都会有官方模型设定的一系列默认超参数，它会给予你一个不错的初始点，然后在其上面慢慢地作调整。另一方面，我们可以通过读取论文，看看大神面对类似问题会使用哪些范围的超参数。 在每次调整过一个超参数后，你需要重新训练一下你的模型，观察它在你的验证集有什么或坏或好的变化。之所以这样操作，是因为你可以从中知道每
5.1 机器学习 - 模型调参
最新发布
乐乐的博客
09-05 1253
模型调参是提升泛化能力的关键步骤，核心分为 “人工调参”（依赖经验与实验管理）和 “自动调参”（依赖算法与算力），二者适用场景不同，需结合数据量、算力资源和项目周期选择。
零基础入门数据挖掘系列之「建模调参」
gangyikeji的博客
03-20 1111
模型调参基于特征工程所构建的模型上限来优化模型。由于模型的不同和复杂度，模型的参数数量也都不一样。线性模型需要调整正则化的系数，而对于非线性模型，例如随机森林和LGB等模型，需要调节的参数增多。模型调参的目的就是提升模型的性能度量。对于回归算法，我们要降低模型在未知的数据上的误差；对于分类算法，我们要提高模型在未知数据上的准确率。回归分析回归分析是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型。
【机器学习】——模型调参、超参数优化、网络架构搜索
lingxw的博客
01-14 3621
AutoML在模型选择这一块做的比较好 超参数的优化（HPO）【比较通用】：通过搜索的方法，找到一个集合去调整模型的超参数 NAS（Neural architecture search）【专注于神经网络】：可以构造一个比较好的神经网络模型，使得能够拟合我们的任务 每个年代都有最大的技术痛点，当前AutoML可能是技术瓶颈。
深度学习模型压缩技术综述：算法总结与应用前景
综上所述，深度学习模型压缩与加速综述这篇论文对于研究人员和工程师而言是一份宝贵的资源，它不仅总结了当前最先进的模型压缩技术，而且深入分析了每种技术的实现细节和适用范围。通过阅读这篇综述，读者可以更好地...
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