深度学习调参，CNN参数调参，各个参数理解和说明以及调整的要领。underfitting和overfitting的理解，过拟合的解释。

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#调参 #深度学习 #过拟合 #参数

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PyTorch深度学习实战（10）——过拟合及其解决方法
盼小辉丶的博客
08-08 8342
过拟合是指机器学习模型在训练集上表现很好，但在测试集或未见过的数据上表现较差的现象。过拟合是由于模型在训练过程中过度拟合了训练数据的特点和噪声，导致了对训练样本的过度依赖和泛化能力不足。为了解决过拟合问题，选择适当的方法需要对具体问题和数据进行分析，并在模型构建和调优过程中进行实验和验证。在实践中，通常需要权衡模型的复杂度和泛化能力，以获得更好的结果。
cnn 参数调优
rowangame的博客
11-25 2742
学习率决定了参数在每次迭代中的更新幅度。过大的学习率可能导致震荡或发散，而过小的学习率可能导致训练过慢。通常需要通过尝试不同的学习率来找到最佳值。
深度学习中卷积神经网络(CNN)的参数，你真的都熟悉吗？
入坑AI
01-22 7272
随着AI的越来越火热，深度学习中神经网络也受大家的热捧，特殊是运用在图片识别等的CNN，然而大多数人初学者会囫囵吞枣的运用CNN，对于里面的隐含层参数多少、神经元个数多少有这真的熟悉吗？     下面我们一起来了解其中的秘密吧！     首先，我们要熟悉滤波器、卷积层构造等基本知识，特别是滤波器：核的大小和种类。      比如ConV2D(filter,kernel_size,stride
cnn-过拟合(over-fitting)
zzh_hn的专栏
01-06 5255
概念 为了得到一致假设而使假设变得过度严格称为过拟合[1] 给定一个假设空间H，一个假设h属于H，如果存在其他的假设h’属于H,使得在训练样例上h的错误率比h’小，但在整个实例分布上h’比h的错误率小，那么就说假设h过度拟合训练数据。 过拟合的示意图： 在上图中训练样本存在噪声，为了照顾它们，分类曲线的形状非常复杂，导致在真实测试时会产生错分类. 直白理解：在神经网络中，首先根...
深入解析CNN核心操作与参数设计
最新发布
2301_82172157的博客
10-27 2296
本文深入解析卷积神经网络（CNN）的核心操作机制，围绕特征提取与模型学习展开。主要内容包括：1）卷积操作的计算逻辑与参数设计，重点分析多通道处理及变体形式；2）激活函数的非线性特性及其适用场景；3）池化操作的空间降维与平移不变性实现；4）批归一化的标准化处理与训练推理差异；5）扁平化与全连接层的特征转换作用。文章通过详实的公式说明和参数计算，揭示了各操作间的协同机制，并对比分析了不同变体形式的适用条件，为CNN模型设计提供了技术参考。
【CNN】设计cnn网络并调参
xudawu201的博客
06-25 848
6.如果全连接层后在网络内部定义了softmax()会将误差缩小，降低loss梯度的区分度，和梯度消失一样，模型训练不收敛。2.小卷积核1、3、5，大卷积核7、11，步长最好小于卷积核，使得卷积过程有覆盖，步长代表提取图像特征的精度。小卷积核更能捕获局部视野，计算量随之减小，大卷积核更注重全局，计算量增大。5.激活函数选GELU()，激活函数很重要，多个激活函数组合可以扭曲各层数据的线性组合，将网络变得复杂，扭曲的空间曲面更容易拟合分类边界。卷积层（Conv），卷积核的权重和偏置。
深度学习的参数调参
xioayanran123的博客
11-22 628
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。
cnn模型参数调整
sereasuesue的博客
05-05 4627
1、卷积核 卷积核的大小 根据7×7与3×3卷积核loss值的对比可以发现， 在初始阶段卷积核较大时准确率更低，因为卷积核越 大每一次训练时丢弃的特征值越多。但是，随着训练 次数的增加，卷积核较大的实验最终达到甚至高于同 等条件下卷积核较小的实验对象的准确值。 卷积核的数量 在一定范围内，适当增加卷积核的数量可以提高准确率。刚开始设置的卷积核数目较少，运行出的精确度 较低，且收敛慢；...
【AI概念】过拟合（Overfitting）vs 欠拟合（Underfitting）详解 | 他们有什么区别？|定义、数学表达、几何直观、典型案例、成因、检测方法以及工程应对策略|偏差方差权衡、正则化
AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
06-24 2147
大家好，我是爱酱。本篇将会系统讲解机器学习中最常见、最容易混淆的两个概念：过拟合（Overfitting）与欠拟合（Underfitting）。内容包括定义、数学表达、几何直观、典型案例、成因、检测方法以及工程应对策略。每部分都会详细展开，适合初学者和进阶者系统理解。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
深度学习这么调参训练_深度学习调参技巧
weixin_39758712的博客
12-19 542
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...
Kaggle从零入门学习笔记-4.Underfitting&overfitting(过拟合和欠拟合)
qq_47180755的博客
09-21 351
上一篇 3.数据验证 现在我们已经学习了如何检测一个模型的准确性，接下来就可以根据不同的模型得到的结果进行一个选择。 一个决策树可以有很多枝叶，当枝叶非常多，枝叶下面的house就会变少，预测基于的house少，那么它就只适用于样本内数据，对于新数据来说没有太多适配性，这就叫做overfitting；然而，当一个决策树分的枝叶很少 ，它对于训练集的拟合效果也不是很好，这就叫做underfitting 现在，我们用之前的例子调整参数，试着找到一个最适配的决策树模型。 from sklearn.metrics
过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting)出现原因及如何避免方案
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文章目录欠拟合一、什么是欠拟合？二、欠拟合出现原因三、解决欠拟合(高偏差)的方法过拟合一、什么是过拟合？二、过拟合出现原因三、解决过拟合(高方差)的方法 欠拟合 一、什么是欠拟合？ 欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。 二、欠拟合出现原因 模型复杂度过低 特征量过少 三、解决欠拟合(高偏差)的方法 1. 模型复杂化 • 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐
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Python小白到大牛视频笔记，思维导图转化版，与视频完美匹配。共分为四篇：第一篇Python基础（第1章~第8章），第二篇Python进阶（第9章~第15章），第三篇Python实用库（第16章~第20章），第四篇Python项目实战（第21章~第24章）。主要内容包括：开篇综述；开发环境搭建；第一个Python程序；Python语法基础；Python编码规范；数据类型；运算符；控制语句；数据结构；函数式编程；面向对象编程；异常处理；常用模块；正则表达式；文件操作与管理；数据交换格式；数据库编程；网络编程；wxPython图形用户界面编程；Python多线程编程； 项目实战1：网络爬 虫与抓取股票数据； 项目实战2：数据可视化与股票数据分析； 项目实战3：开发PetStore宠物商店项目； 项目实战4：开发Python版QQ2006聊天工具。 为便于读者高效学习，快速掌握Python编程方法。本书作者精心制作了电子书、完整的教学课件、完整的源代码与丰富的配套视频教程以及在线答疑服务等内容。
CNN调参技巧
fengshengwei3的专栏
11-25 5684
目录 一 更多优化算法 回顾 1.AdaGrad算法 2.RMSProp 3.Adam 4.自定义优化算法 二.激活函数 1.Sigmoid 2.Tanh 3.ReLu 4.Leaky-ReLU 5.ELU 6.maxout 三.网络初始化 四 批归一化 五 数据增强 六 其他调参技巧 一 更多优化算法 回顾 随机梯度下降 局部极值 鞍点问题 动量梯度下...
你有哪些Deep Learning（RNN、CNN）调参的经验？
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初次尝试自己训练CNN，走了好多坑，把看过的资料链接整理一下 Must Know Tips/Tricks in Deep Neural Networks Practical Recommendations for Gradient-based Training of Deep Architectures Efficient Training Strategies for Deep Neural
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