调参学习
DL之模型调参：深度学习算法模型优化参数之对LSTM算法进行超参数调优
DL之模型调参：深度学习算法模型优化参数之对LSTM算法进行超参数调优 目录 基于keras对LSTM算法进行超参数调优 1、可视化LSTM模型的loss和acc曲线
日期 2023-06-12 10:48:40
DL之模型调参：深度学习算法模型优化参数之对深度学习模型的超参数采用网格搜索进行模型调优(建议收藏)
DL之模型调参：深度学习算法模型优化参数之对深度学习模型的超参数采用网格搜索进行模型调优(建议收藏) 目录 神经网络的参数调优 1、神经网络的通病—各种参数随机性 2、评估模型学习能力
日期 2023-06-12 10:48:40
DL之CNN：计算机视觉之卷积神经网络算法的简介(经典架构/论文)、CNN优化技术、调参学习实践、CNN经典结构及其演化、案例应用之详细攻略
DL之CNN：计算机视觉之卷积神经网络算法的简介(经典架构/论文)、CNN优化技术、调参学习实践、CNN经典结构、案例应用之详细攻略 目录 卷积神经网络算法的简介 0、Biologically Inspired生物学上的启发 1、卷积神经网络经典架构
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日期 2023-06-12 10:48:40
DL之模型调参：深度学习算法模型优化参数之对深度学习模型的超参数采用网格搜索进行模型调优(建议收藏)
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日期 2023-06-12 10:48:40DL之模型调参：深度学习算法模型优化参数之对LSTM算法进行超参数调优
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日期 2023-06-12 10:48:40
AI：神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化
AI：神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化 目录 神经网络调参(数据、层数、batch大小，学习率+激活函数+正则化+分类/回归)并进行结果可视化 1、复杂数据采用多层多个神经网络ÿ
日期 2023-06-12 10:48:40
调参学习
1.调参技巧 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social https://www.zhihu.com/search?type=content&q=Dropout https://www.zhihu.com/question/32673260 https://blog.csdn.n
日期 2023-06-12 10:48:40超参数调优——google Vizier采用迁移学习的思想，主要是从之前调参的经验中学习，为新算法提出最佳超参数
Google使用一套超参数调优算法来烘焙更美味的饼干“超参数调优”和“烘焙饼干”这两件事情，乍一听感觉风马牛不相及，但细想一下，似乎又有一定的相似之处——“黑盒优化”。结构复杂的深度学习模型某种程度上就是一个黑盒，为实现更好的优化目标，我们不断进行“超参数调优”来优化这个黑盒。烘焙饼干似乎也是类似的过程，为了烘焙出更好吃的饼干，厨师们往往需要调节诸如醒面时间、烘焙温度、烘焙时长等超参数，而最后到
日期 2023-06-12 10:48:40调参侠的自我修养——深度学习调参秘籍
这是一篇写给萌新的“科学炼丹”手册 前言 近期在订阅号后台和文章评论区review了一下大家的问题，发现很多小伙伴现在已经把机器学习、深度学习的理论基础打好了，但是真正要解决一个现实中的算法问题的时候经常两手抓瞎，一顿毫无目的乱试，甚至认为模型表现不好一定是调参不够仔细。 新手最大
日期 2023-06-12 10:48:40