深度学习炼丹-超参数调整和模型训练技巧

已于 2023-02-24 16:34:15 修改
阅读量1.7k 收藏 15
点赞数 12
分类专栏： 深度学习 文章标签： 超参数 网络深度与宽度 学习率参数 优化器选择 学习率调整
于 2022-12-13 21:02:43 首次发布
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/qq_20986663/article/details/128307856
版权
本文探讨了深度学习中关键的超参数，包括网络层参数、图片尺寸、batch size、学习率和优化器选择。网络层推荐使用3x3卷积和cbr组合，权重初始化方法多样。图片尺寸尽量增大，数据增强能提高模型泛化能力。合适的batch size对于模型收敛至关重要，通常选择2的n次方。学习率是影响模型性能的关键，需要适当地设置和调整。优化器选择应根据项目需求，常见的有SGD、Adam等，适时调整学习率策略有助于模型优化。

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

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
第三课学习笔记 深度学习模型训练和关键参数调优详解
qq_29409645的博客
08-01 741
一、模型选择：从任务类型出发，选择最适合的模型 1、回归任务 从使用Numpy推导，到使用深度学习框架，一步步走进最简单的回归任务：当人工智能邂逅蓝桥杯算法题，会擦除怎样的火花？（链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1693536?channelType=0&channel=0） （1）实现原理 a.从最简单的神经网路开始 b.神经网络工作原理概述 c.使用多个输入进行预测 d.只用一个输入做出多个输出 e.基于多个输入得到多个输
如何在训练中设置深度学习参数
qq_18310041的博客
06-20 4011
一、准确率低的原因： 1.输入输出：比如标签错误的问题。 2.超参数设置：学习率太高或太低都不行。 3.数据模型不适配 4.数据集构造：数据太小、分类不均衡（出现频率低的样本标签改为其他）、有噪声的标签、训练集合测试集分布不同（需要打乱数据） 二、深度学习调参步骤： 1.小数据(shuffle)，简单模型入手 设置优化器（比如Adam优化器学习速率3e-4），激活函数（比如ReL...
深度学习参数设置指南
最新发布
weixin_67251822的博客
04-13 788
类型 | 定义 | 例子 ||------------|------------------------------------------|-------------------------------------|## 标题。
深度学习中超参数设置
Supremelv的博客
05-10 425
在训练深度学习模型时，batch size（批大小）和 epochs（迭代次数）之间的关系取决于您的数据集大小、模型复杂度、计算资源等因素。：可以提供更好的梯度估计，有助于模型更快地收敛。此外，较小的批大小可以在内存方面更加高效。：通常可以带来更高的训练速度，因为可以利用矩阵运算的并行性。尽量要和模型复杂度相互匹配。
深度学习基础—超参数调试
sniper_fandc的博客
08-19 2475
在训练深度网络最难的事情之一是超参数的选择，如何选择合适的超参数取值？下面我将谈谈，如下是我所理解的超参数调试顺序：重要性排序超参数Top1梯队学习率aTop2梯队min-batch大小，隐层神经元个数，动量梯度下降法参数bTop3梯队隐层层数，学习衰减率，Adam优化的参数b1、b2ℇ实际上，Adam优化的参数b1、b2、ℇ通常不进行调试，选择默认值就能有很好的效果，即b1=0.9、b22.核心思想如何选择合适超参数值？与其说是选择，不如说是实验。
设置优秀的超参数制作完美的深度学习模型
weixin_42535423的博客
11-11 1809
设计深度学习模型深度学习中的超参数学习率MomentumDropout架构——层数、每层神经元等。超参数优化算法网格搜索随机搜索贝叶斯优化寻找良好学习率的另一种方法结论 如果你现在了解了神经网络的工作原理，已经构建了一个猫狗分类器。尝试了一个半体面的字符级 RNN。 pip install tensorflow离建造终结者只有一步之遥了，对吧？错误的。 机器学习模因 深度学习的一个非常重要的部分是找到正确的超参数，这些是模型无法学习的数字。 在本文中，我将带您了解在通往 Kaggle 排行榜第一名的道路上
深度学习系统笔记，包含深度学习数学基础知识、神经网络基础部件详解、深度学习炼丹策略、模型压缩算法详解等.zip
12-18
深度学习炼丹策略通常指的是模型调优技巧，如超参数调整、正则化、数据增强、模型融合等。这些策略能够提高模型的泛化能力，防止过拟合，提升模型性能。例如，正则化通过添加惩罚项来限制模型复杂度，数据增强则通过...
深度学习资料合集（包含深度学习炼丹策略、模型压缩算法详解，以及如何实现深度学习推理框架实战）.zip
12-08
首先，深度学习炼丹策略指的是在构建深度神经网络时所采用的一系列经验和技巧，这包括了神经网络的架构设计、超参数调优、损失函数选择、正则化和防止过拟合等关键环节。在这个部分，学习者可以了解到如何通过实验来...
深度学习的调参指南（炼丹）
06-20
深度学习模型的性能优化是一个复杂且细致的过程，涉及到许多关键因素的调整，包括模型架构的选择、优化器的选取、超参数的设定等。以下是一些核心知识点： 1. **选择模型架构**： - 考虑任务类型：不同的深度学习...
深度学习炼丹技巧：高效算法与实践
在深度学习领域，"炼丹"是一个比喻性的说法，指的是进行复杂的模型训练和参数调优的过程。正如古代炼丹术士试图通过炼制各种药剂来寻求长生不老，现代的数据科学家和机器学习工程师试图通过调整网络架构、选择合适的...
深度学习模型训练总结：基于pytorch的训练参数调整
qq_40797015的博客
06-23 711
9.早停： 在模型最优状态下，直接终止训练 10. 正则化：L1、L2：防止过拟合 11. dropout：随机丢弃神经元 12. 增加数据量，进行数据增强 13. 训练集和测试集分布不一致 14. 去除污染数据
[LLM]大模型训练DeepSpeed(一)-原理介绍
热门推荐
摩登都市天空---专栏
05-17 5万+
DeepSpeed是由Microsoft提供的分布式训练工具，旨在支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。与其他框架相比，DeepSpeed支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。其中，主要优势在于支持更大规模的模型、提供了更多的优化策略和工具（例如 ZeRO 和 Offload 等）
【经验总结】模型训练常见的调参方法
weixin_40378209的博客
05-09 3064
模型训练常见的调参方法
深度学习调参技巧
qq_52302919的博客
07-09 1204
过拟合是一个需要解决的问题，因为它会让我们无法有效地使用现有数据。有时我们也可以在构建模型之前，预估到会出现过拟合的情况。通过查看数据、收集数据的方式、采样方式，错误的假设，错误表征能够发现过拟合的预兆。为避免这种情况，请在建模之前先检查数据。但有时在预处理过程中无法检测到过拟合，而是在构建模型后才能检测出来。我们可以使用上述方法解决过拟合问题。
深度学习的参数调参
xioayanran123的博客
11-22 490
调参时，可以每次只调一个参数，方便记录和调整，同时除了loss函数外，还可以设定一些规则来引导调参方向。• Dropout比例调整：在现代深度学习任务中，大多采用预训练语言模型作为基础模型，Dropout比例是一个重要的超参数，使用默认值不一定能达到最佳效果，有时需要尝试不同的Dropout比例。• 批量大小选择：对于表示学习和对比学习，通常选择较大的批量大小会带来更好的效果。总之，深度学习的参数调参是一个需要耐心和经验的过程，通过不断尝试和调整，可以找到最优的模型参数组合。
深度学习超参数调整介绍
百年孤独百年的博客
04-28 5949
深度学习模型的性能很大程度上取决于超参数的选择。超参数是指在训练过程中需要手动设置的参数，例如学习率、批大小、迭代次数、网络结构等等。选择合适的超参数可以提高模型的准确率和泛化能力。本教程将介绍一些常用的超参数和调参技巧，帮助您在深度学习项目中取得更好的效果。深度学习模型的超参数对模型的性能有很大影响，需要进行仔细调整。本教程介绍了一些常用的超参数和调参技巧，希望能够帮助您在深度学习项目中取得更好的效果。
深度学习模型需要调哪些参数
tszupup的博客
12-19 1万+
深度学习模型训练时需要调哪些参数？ 1、参数初始化策略 代码示例： # Common practise for initialization. for layer in model.modules(): if isinstance(layer, torch.nn.Conv2d): torch.nn.init.kaiming_normal_(layer.weight, mode='fan_out', ..
深度网络的训练经验总结(参数篇)
迷路的咸鱼的博客
04-16 5246
  （续我的上一篇博客）最早训练神经网络的时候完全什么技巧都不懂，能成功运行开源代码，并且看到loss下降就放心跑着了。随着对网络越来越多的接触，发现从数据集（train/val/test）的准备到训练超参数（例如args或者config文件）的设置都逐渐会根据经验去进行设计了。从来没有细细梳理过每一个训练小trick和其背后的依据，因此以边梳理边学习的态度，根据个人和网站上大家的总结对深度网络的...
评论 7
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

嵌入式视觉

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