Deep learning II - III Hyperparameter tuning - Hyperparameter tuning process 如何调整超参数以及范围选择

最新推荐文章于 2025-02-04 09:16:28 发布
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分类专栏： 算法 deep learning 深度学习 文章标签： Hyperparameter tuning scale transform 超参数调谐 尺度变换
本文介绍了超参数调优过程中的关键步骤，包括如何选择需要调整的超参数及其优先级，并提出了采用随机采样的方法来进行调优，特别是对于不同的超参数类型推荐了具体的采样策略。

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Hyperparameter tuning process

调整步骤
  • 有哪些超参数需要调（红色最优先，黄色次之，紫色随后）
    这里写图片描述
  • 在调谐时，不要用grid；而是要随机选择参数，因为你并不知道什么参数会更重要
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  • 由粗到细。
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范围选择
  • 对于n[l],#layersn[l],#layers等参数，使用random sampling uniformly是合适的。
    这里写图片描述
  • 对于learning_rate，应该在log scale上进行random sampling
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  • 对于在exponentially weighted averages中的ββ，需要做个小转换
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Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
06-19 980
随着机器学习和深度学习的不断发展，超参数调优方法也在不断演进。未来，自动化机器学习（AutoML）将成为一个重要趋势，通过自动化的超参数调优和模型选择，进一步降低机器学习的门槛。超参数调优是指在模型训练之前，通过实验和优化来确定最佳的超参数设置，以提高模型的性能。
What is Hyperparameter Tuning? 超参数调优是什么？
AI天才研究院
10-13 1746
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.背景介绍 Hyperparameter tuning (HPT) 是机器学习领域中非常重要的一环。它可以用于解决模型的过拟合、降低泛化误差等问题。一般来说，人工设计各种超参数组合并进行优化可以得到比较好的结果，但耗时长、计算资源高且容易错失良机。因此，自动化的超参数
深度神经网络优化（三）- Hyperparameter tuning, Batch Normalization
mike112223的博客
09-27 5502
第三篇呢，是深度神经网络优化的最后一堂课的笔记，主要介绍的是关于超参数调节，batch normalization以及多分类 Hpyerparameter tuning Tuning process 对于深度神经网络来说，我们有很多超参数需要调节 1. learning_rate: αα\alpha 2. momentum里的ββ\beta 3. Adam里的β1,β2,ϵβ1...
Hyperparameter tuning-2.1.1-initialization初始化
01-31
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization-2.1.1-initialization初始化
【漫话机器学习系列】079.超参数调优（Hyperparameter Tuning）
最新发布
IT古董
02-04 1406
超参数调优（Hyperparameter Tuning）是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数，而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力，反之，错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。超参数调优是提升机器学习模型性能的关键步骤。选择合适的调优方法和工具可以有效提高模型的表现。在实践中，应该根据数据的特点、问题的复杂度以及计算资源等因素综合考虑，选择合适的调优方法。
ML/DL模型调参：《Hyperparameter tuning for machine learning models机器学习模型的超参数调优—模型验证、网格搜索/随机搜索/贝叶斯搜索》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-30 1732
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ray-hyperparameter-tuning-tutorial:使用Ray进行超参数调整的教程
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吴恩达深度学习笔记——改善深层神经网络：超参数调整，正则化，最优化（Hyperparameter Tuning）
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