HyperOP

深度学习优化与批处理
最新推荐文章于 2025-01-14 09:47:05 发布
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本文探讨了深度学习中动量(momentum)的作用原理、批处理大小(batch size)对学习效果的影响及其与学习率(learning rate)之间的关系，并介绍了一种针对批处理自适应的框架。

https://distill.pub/2017/momentum/         ***why momentum really works


https://www.zhihu.com/question/32673260   ***深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响？


https://www.zhihu.com/question/64134994/answer/216895968     ***如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系？


https://zhuanlan.zhihu.com/p/27555858   ***A spectral approach


https://github.com/thomasyao3096/Batch_Adaptive_Framework    ***Batch ada framework

Hyperopt的使用
JunyongYao的博客
11-15 3596
对于机器学习工程师，要选择使用的模型，也要调整各个模型的参数，才找到最好的匹配。即使模型还可以，如果它的参数设置不匹配，同样无法输出好的结果。 常用的调参方式有 grid search 和 random search ，grid search 是全空间扫描，所以比较慢，random search 虽然快，但可能错失空间上的一些重要的点，精度不够，于是，贝叶斯优化出现了。 hyperopt是一种通
python 调参神器hyperopt
gdufsTFknight的博客
06-09 3662
最近学习到了一个hyperopt 的一个调参工具（相对于gridsearch的暴力调参，这个速度更加快一点）官网地址：http://hyperopt.github.io/hyperopt-sklearn/1.安装：sudo pip install hyperoptsudo pip install calibration（安装时遇到了安装问题：'generator' object is not su...
hyperopt中文文档:Interfacing-With-Other-Languages(在其他语言中使用hyperopt)
FontTian的博客
12-23 1153
其他语言接口Font Tian translated this article on 23 December 2017两种接口策略基本上有两种方法将 hyperopt 与其他语言进行连接： 你可以为你的成本函数中编写一个Python包装器，这个函数不是用Python编写的(用Python调用其它语言,译者注) 您可以将 hyperopt-mongo-worker 替换为直接使用JSON与MongoD
开源项目 `post--momentum` 使用教程
gitblog_00644的博客
09-10 441
开源项目 post--momentum 使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 post--momentum/ ├── assets/ │ ├── css/ │ ├── js/ │ └── images/ ├── index.html ├── config.json ├── README.md └── LICENSE assets/: 存放项目的静态资源文件，包括CSS样式文件、Ja...
为什么动量(Momentum)真正有效
gitblog_00604的博客
01-14 291
为什么动量(Momentum)真正有效 基础介绍与编程语言 本项目是由distill.pub团队开发的开源项目，旨在深入探讨机器学习中动量（Momentum）的概念及其工作原理。项目主要使用JavaScript语言，同时包含了HTML、CSS以及少量的Julia代码，为用户提供了一个直观的交互式学习体验。 核心功能 项目核心功能是展示动量在优化算法中的作用，并通过可视化的方式让用户理解其为何能够提...
超参优化工具总结(2)——Hyperopt
木东的博客
05-06 929
Homepage：https://github.com/hyperopt 特性：Hyperopt是一个sklearn的Python库，在搜索空间上进行串行和并行优化，搜索空间可以是实值，离散和条件维度（real-valued, discrete, and conditional dimensions.）。它支持跨多台机器的并行化，并使用 MongoDb 作为存储超参数组合结果的中心数据库。 使用方法及配置 使用方法： https://github.com/hyperopt/hyperopt#gett
python调参神器hyperopt
热门推荐
qq_34139222的博客
03-04 2万+
Hyperopt库为python中的模型选择和参数优化提供了算法和并行方案。机器学习常见的模型有KNN,SVM，PCA，决策树，GBDT等一系列的算法，但是在实际应用中，我们需要选取合适的模型，并对模型调参，得到一组合适的参数。尤其是在模型的调参阶段，需要花费大量的时间和精力，却又效率低下。但是我们可以换一个角度来看待这个问题，模型的选取，以及模型中需要调节的参数，可以看做是一组变量，模型的质量标准
Hyperopt入门
浅笑古今的博客
12-05 2万+
当我们创建好模型后，还要调整各个模型的参数，才找到最好的匹配。即使模型还可以，如果它的参数设置不匹配，同样无法输出好的结果。 常用的调参方式有Grid search 和 Random search ，Grid search 是全空间扫描，所以比较慢，Random search 虽然快，但可能错失空间上的一些重要的点，精度不够。 而Hyperopt是一种通过贝叶斯优化来调整参数的工具，该方法较快的速...
梯度下降、随机梯度下降法、及其改进
my_god2008的博客
12-18 791
GD, SGD, batch GD 改进算法：momentum, ADAM, etc
贝叶斯优化: 一种更好的超参数调优方式
This is bill的专属博客
10-08 1万+
简介 本文受 浅析 Hinton 最近提出的 Capsule 计划 启发，希望以更通俗的方式推广机器学习算法，让有数学基础和编程能力的人能够乐享其中。 目前人工智能和深度学习越趋普及，大家可以使用开源的Scikit-learn、TensorFlow来实现机器学习模型，甚至参加Kaggle这样的建模比赛。那么要想模型效果好，手动调参少不了，机器学习算法如SVM就有gamma、kernel、ceo...
深度学习资料
CodeTutor
06-03 1274
深度强化学习 加州大学伯克利分校2017深度强化学习课程 Dave Silver的深度强化学习课程
超参数优化算法综述
XerCis的博客
03-11 1万+
基于顺序模型的全局优化(SMBO)、高斯过程方法（GP）、树状结构Parzen估计方法（TPE）、随机搜索DBN等
使用 Hyperopt 进行参数调优
jhhuang
05-27 1243
def objective(space): model = xgb.XGBRegressor( max_depth = int(space['max_depth']), n_estimators = int(space['n_estimators']), subsample = space['subsample'], ...
Hyperopt
雪伦的专栏
06-28 1万+
1.简介 Hyperopt是一个python库，结合MongoDB可以进行分布式调参，快速找到相对较优的参数。安装的时候需要指定dev版本才能使用模拟退火调参，也支持暴力调参、随机调参等策略。 2.Win7安装 软件 MongoDB 地址 Hyperopt 地址 安装 MongoDB一路默认安装即可 Hyperopt先进行解压，然后通过命令 python setup.py instal
Hyperopt 参数优化
Lycoris的博客
08-28 1万+
Hyperopt简介 Hyperopt（Hyper-parameter Optimization）用于模型选择和参数优化。 参数选择在训练模型时是一个很关键的部分。然而存在这样的问题，一方面参数选择背后包含着一定的数学原理，对于新手来说难上手；另一方面，一个模型会涉及到多个参数，要量化评估各种可能性是一个很大的工程量。因此hyperopt是一个很实用的函数库，可以帮助我们快速选定模型参数，得到...
Hyperopt中文文档:FMin
FontTian的博客
12-23 1万+
FMinFont Tian translated this article on 22 December 2017这一页是关于 hyperopt.fmin() 的基础教程. 主要写了如何写一个可以利用fmin进行优化的函数,以及如何描述fmin的搜索空间。Hyperopt的工作是通过一组可能的参数找到标量值，possibly-stochastic function的最佳值（注意在数学中stocha
比XGBOOST更快--LightGBM介绍
weixin_34406086的博客
02-17 612
xgboost的出现，让数据民工们告别了传统的机器学习算法们：RF、GBM、SVM、LASSO........。现在，微软推出了一个新的boosting框架，想要挑战xgboost的江湖地位。笔者尝试了一下，下面请看来自第一线的报告。 包含以下几个部分： 一. 基本介绍 二. XGBOOST原理及缺点 三. LightGBM的优化 四. 建模过程（pytho...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
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