如何调整深度学习算法模型的参数以及模型融合

最新推荐文章于 2024-04-21 09:31:38 发布
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本文介绍了一种有效的深度学习模型参数调整方法，并详细探讨了模型融合blending的具体实践步骤。
AI人工智能深度学习算法：模型优化与参数调整
AI天才研究院
07-15 1121
AI人工智能深度学习算法：模型优化与参数调整 作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming 关键词：深度学习，模型优化，超参数调整，性能提升，神经网络 1. 背景介绍
深度学习技巧应用4-模型融合：投票法、加权平均法、集成模型法
微学AI的博客
03-09 7041
为了得到集成模型的预测结果，你可以采用堆叠法，即把三个模型的预测结果作为输入特征，再训练一个新的模型进行预测。你可以根据每一个模型的表现，为它们分配一定的权重，然后根据这些权重，对它们输出的结果进行加权平均，从而得到更加精确的预测结果。深度学习中的模型融合技术，也叫做集成学习，是指同时使用多个模型来进行预测或分类，将它们的结果结合起来，从而获得更准确、更鲁棒的结果。在深度学习中，常常会使用不同类型的模型，如 CNN、 RNN 、 LSTM 等，将它们进行集成，综合利用不同模型的优点，进一步提高系统的性能。
【keras】深度学习多输入模型融合
weixin_43790560的博客
06-01 1万+
最近想将多个模型训练不同特征，想看看是否能提高训练准确率，想要多模型融合，建议构建模型的方式用函数式 API的形式进行构建，即使用keras的Model() . 我的数据集形式是这样的：一行代表一个样本，每个样本有4个特征，每个特征包含6000个数据，这样就是每行有24000个数据，其中0到5999是特征一的数据，6000到11999是特征二的数据，12000到17999是特征三的数据，18000...
《深度学习之pytorch实战计算机视觉》第9章 多模型融合（代码可跑通）
csdn_xmj的博客
05-02 4445
多模型融合是一种“集百家之所长”的方法，非常受大众喜爱，比如在Kaggle比赛中就经常会用到各种各样的多模型融合实例。其实多模型融合的内容不仅仅局限于本章所介绍的内容，因为本章讲到的只是用于模型输出结果的融合方法，而且这些方法还在不断创新，所以我们最主要的还是要发挥自己的想象力和创造力，这样才有可能发现更多、更优的模型融合方法。
自然语言处理中的多模型深度学习
GerHard 的博客
01-03 5890
这里先分享两个分享： 一个是用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践，另一个是 brightmart 的 text_classification，里面用 Keras 实现了很多文本分类的模型） 以及下面的各种分享： 2017 知乎看山杯从入门到第二 知乎看山杯夺冠记 深度学习与文本分类总结第二篇–大规模多标签文本分类 2017知乎看山杯总结
模型融合与超参数优化
yanqianglifei的专栏
10-18 1897
模型融合 一般来说，通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能，这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用， 常见的集成学习&模型融合方法包括：简单的Voting/Averaging(分别对于分类和回归问题)、Stacking、Boosting和Bagging。 1 Voting 模型融合其实也没有想象的那么高大上，从最简单的Voting说起，这也可以说是一种模型融合。假设对于一个二分类...
深度学习 模型融合/模型集成 model ensemble
puspos的博客
09-02 2156
将多个个体学习器按一定策略结合成一个学习器（集成） 四种思想： 主流 bagging（代表：随机森林 RF）：多个模型的结果进行投票亦或求取均值作为最终的输出 boosting（提升。代表：梯度提升树 GB） 不太主流 stacking（堆叠） blending (混合) ...
【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-10
阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，逐步运行并理解各模块功能，重点关注鲸鱼算法与深度学习模型的接口设计与参数传递机制，同时可通过更换数据集进行扩展实验，加深对智能优化算法与深度学习融合应用的理解。
两个深度学习模型进行融合Concatenate
qq_44174803的博客
04-15 6254
下面是两个深度学习模型的融合代码： 具体需要哪两个模型进行融合需要自己替换成相应的模型层 model1 = Sequential() #input model1.add(Dense(32, input_shape=(NUM_FEAT1,1))) model1.add(Activation("elu")) model1.add(Dropout(0.5)) model1.add(Dense(16)) model1.add(Activation("elu")) model1.add(Dropout(0.25))
vnary.rar_人工智能/神经网络/深度学习_新安江_新安江模型
07-15
新安江模型洪水计算程序,Fortran语言开发,
深度学习中关于模型融合问题
weixin_41673190的博客
10-09 4861
模型融合即Ensemble Generation，指的是将多个不同的Base Model组合成一个Ensemble Model的方法。它可以同时降低最终模型的bias和Variance。从而在提高分数的同时又降低过拟合的风险。 常见的Ensemble方法有以下几种： 1.Bagging：使用训练数据的不同随机子集来训练每个Base Model，最后进行每个基本模型权重相同的投票，即随机森林原理...
DeepLearning之LSTM模型输入参数：time_step, input_size, batch_size的理解
01-20
1. LSTM模型 输入参数理解 （Long Short-Term Memory） lstm是RNN模型的一种变种模式，增加了输入门，遗忘门，输出门。 LSTM也是在时间序列预测中的常用模型。 小白我也是从这个模型入门来开始机器学习的坑。 LSTM的基本概念与各个门的解释已经有博文写的非常详细：推荐博文:【译】理解LSTM（通俗易懂版） 这篇文章写的非常详细，生动，概念解释的非常清楚。我也是从这个博文里开始理解的。 2. 模型参数 模型的调参是模型训练中非常重要的一部分，调整参数前的重要一步就是要理解参数是什么意思，才能帮助更好的调整参数。 但是发现在一些实战模型将代码直接放在那里，但是基本
深度学习模型stacking模型融合python代码，看了你就会使
weixin_30544657的博客
03-19 787
话不多说，直接上代码 1 def stacking_first(train, train_y, test): 2 savepath = './stack_op{}_dt{}_tfidf{}/'.format(args.option, args.data_type, args.tfidf) 3 os.makedirs(savepath, exist_ok=True) ...
简单的融合模型：基于keras 的少量样本集迁移学习 VGG16+MeanShift+PAC降维混合模型的苹果识别
qq_33329316的博客
11-27 724
案例分析 更多是是一种思想 而不是具体实现 1 数据集 样本总数为30个 其中普通苹果和其他苹果各占一半 其中有10个苹果已经标注其他均无标签 2 数据集扩容 由于数据集中数据数量少无法满足模型训练 故而改变图片生成一部分模型 path = 'original_data' dst_path = 'zyccccc' datagen = ImageDataGenerator(rotation_range=15,width_shift_range=0.2,height_shift_range=0.02,hor
lstm 调节超参数的注意事项
m0_37859875的博客
07-20 2903
lstm 调节超参数的注意事项
校准即一切：深度学习的革命性框架 `Calibration-Is-All-You-Need`
gitblog_00016的博客
04-21 509
校准即一切：深度学习的革命性框架 Calibration-Is-All-You-Need 在人工智能领域，特别是深度学习中，模型的准确性与预测的信任度是至关重要的。 团队发布了一个名为 的开源项目，它提供了一种全新的方法，以解决模型校准问题，从而提高预测的可靠性。 项目简介 Calibration-Is-All-You-Need 是一个基于 PyTorch 实现的框架，专注于深度学习模型的后处理...
人工智能专业项目实践-基于深度学习的数据融合方法研究
Hai_Lang_IT的博客
12-25 3635
人工智能-基于深度学习的数据融合方法研究：数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键，深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器，基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值，从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。 在大数据时代，数据的来源越来越广泛，数据类型也越来越多样化。但是，由于大数据的“5V”特性（Volume、Variety、Value、Veracity、Velocity），使人们难以充分挖掘大数据的隐含信息。因此，人们迫切需要有效的手段对多源异构数据进行融合，并挖掘出有价值的信息加以利用。数据融
深度学习的不确定性（Uncertainty/confidence score）与校准(Calibration)
xys430381_1的专栏
08-09 5万+
模型校准 Calibration: 一个工业价值极大，学术界却鲜有研究的问题！（原论文：On Calibration of Modern Neural Networks，论文中有一些基本的校准方法，包括温度缩放Temperature Scaling） 在大多情况下，我们只关心类别的预测 有多准，根本不 care 置信度是怎样的。然而，在一些实际应用场景下，置信度的度量也同样重要。 例如 对于自动驾驶中的目标识别任务，车辆的前方出现了一个人，神经网络会将其识别成塑料袋，此时输出的置信度为50%（低于阈值）
机器学习模型优化之模型融合
热门推荐
yeal
01-07 5万+
前言：在机器学习训练完模型之后我们要考虑模型的效率问题，常用的模型效率分析手段有： 研究模型学习曲线，判断模型是否过拟合或者欠拟合，并做出相应的调整； 对于模型权重参数进行分析，对于权重绝对值高/低的特征，可以对特征进行更细化的工作，也可以进行特征组合； 进行bad-case分析，对错误的例子分析是否还有什么可以修改挖掘 模型融合：模型融合就是训练多个模型，然后按照一定的方法集成过个模型，应为...
深度学习性能提升策略：数据、算法与模型优化详解
- 调整超参数：这是算法调优的核心部分，通过交叉验证和网格搜索等方法寻找最佳的模型参数组合，避免过拟合或欠拟合。 - 学习率调整：适应性学习率策略，如学习率衰减，可以帮助模型在训练过程中找到最优的学习...
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