PyTorch搭建全连接网络训练MNIST数据集分类任务和气温预测回归任务及全连接网络过拟合和欠拟合的调参方式
2023-04-18 14:06:42 时间
1、MNIST数据集分类任务训练
2、气温预测回归任务训练
3、全连接网络过拟合的调参方式
(1)增大 batch_size (2)减小 epochs (3)减小 hidden_size (4)减小 learning_rate(learning_rate太大,损失值上下抖动) (5)增大数据量 (6)加 DropOut,加大 DropOut 的百分比 (7)调整网络结构,使网络更加简单,层数更少或者隐层神经元更少
4、全连接网络欠拟合的调参方式
(1)减小 batch_size (2)增大 epochs (3)增大 hidden_size (4)增大 learning_rate (5)增大数据量 (6)去掉 DropOut,或者减小 DropOut 的百分比 (7)调整网络结构,使网络更加复杂,层数更多或者隐层神经元更多
相关文章
- 直接在代码里面对list集合进行分页
- .NET Framework 4.5新特性详解
- 大数据的简要介绍
- 大数据的由来
- 高斯混合模型的自然梯度变量推理
- timing-wheel 仿Kafka实现的时间轮算法
- 使用Navicat软件连接自建数据库(Linux系统)
- 那一天,我被Redis主从架构支配的恐惧
- Redis 深入了解键的过期时间
- C#使用委托调用实现用户端等待闪屏
- 基于流计算 Oceanus 和 Elasticsearch Service 构建百亿级实时监控系统
- GRAND | 转录调控网络预测数据库
- JFreeChart API中文文档
- 临床相关突变查询数据库
- TIGER | 人类胰岛基因变化查询数据库
- 视频边缘计算网关EasyNVR在视频整体监控解决方案中的应用分析
- Apache Arrow - 大数据在数据湖后的下一个风向标
- 常见的电商数据指标体系
- AKShare-艺人数据-艺人流量价值
- MySQL中多表联合查询与子查询的这些区别,你可能不知道!