深度模型调参知识总结

最新推荐文章于 2025-03-19 15:21:33 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。

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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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Fantastic
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