神经网络调参经验

此篇文章是在原创教程这个栏目下,但实际上是一篇汇总整理文章.相信大家在做深度学习时对调参尤为无奈,经验不足乱调一通,或者参数太多无从下手,我也如此.希望通过此文汇总网上一些调参的经验方法,供大家参考.此文会对网上每一篇调参文章做简练的总结与提炼,以此为此文的组成单元,并附上原文的链接.如果遇到不对的地方,欢迎指正~本文也将不定期更新,最后祝大家调参(炼金)顺利! 有多少人工,就有多少智能!(笑哭脸) 人工智障 炼金大法 你已经是成熟的算法了,要学会自己调参 正文开始 UNIT 1 case1:网

面对一个图像分类问题,可以有以下步骤: 1.建立一个简单的CNN模型,一方面能够快速地run一个模型,以了解这个任务的难度 卷积层1:卷积核大小3*3,卷积核移动步长1,卷积核个数64,池化大小2*2,池化步长2,池化类型为最大池化,激活函数ReLU. 卷积层2:卷积核大小3*3,卷积核移动步长1,卷积核个数128,池化大小2*2,池化步长2,池化类型为最大池化,激活函数ReLU. 卷积层3:卷积核大小3*3,卷积核移动步长1,卷积核个数256,池化大小2*2,池化步长2,池化类型为最大池化,激

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo

写在前面 之前只停留在理论上,没有实际沉下心去调参,实际去做了后,发现调参是个大工程(玄学).于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验.方便以后查询和回忆. 常用核函数 1.linear核函数: K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj 2.polynomial核函数: K(xi,xj)=(γxTixj+r)d,d>1K(xi,xj)=(γxiTxj+r)d,d>1 3.RBF核函数(高斯核函数): K(xi,xj)=exp(−γ||xi−xj||2),γ

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social 之前曾经写过一篇文章,讲了一些深度学习训练的技巧,其中包含了部分调参心得:深度学习训练心得.不过由于一般深度学习实验,相比普通机器学习任务,时间较长,因此调参技巧就显得尤为重要.同时个人实践中,又有一些新的调参心得,因此这里单独写一篇文章,谈一下自己对深度学习调参的理解,大家如果有其他技巧,也欢迎多多交流. 好的实验环境是成功的一半 由于深度学习实

参数初始化 下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多.但是一定要做.否则可能会减慢收敛速度,影响收敛结果,甚至造成Nan等一系列问题.n_in为网络的输入大小,n_out为网络的输出大小,n为n_in或(n_in+n_out)*0.5Xavier初始法论文:http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdfHe初始化论文:https://arxiv.org/abs/1502.01852 uniform均匀分布初始化:w =

原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻译与校对:@酒酒Angie && 寒小阳([email protected]) 时间:2016年9月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出 1.前言 如果一直以来你只把GBM

整理一下如何调参,开始是准备翻译,后来加入了一些自己的理解,有少部分不是很确定的没有写出来,如果有问题可以看原文,在末尾有写出.水平有限,如果有错误请指出. 获取数据:确保有足够多的高质量输入-输出的数据集,而且要有代表性. 有时并没有这么大的数据集,比如字符识别中对mnist数据库的训练,很容易就可以达到98%的识别率,但是真正用在实际中会发现效果并没有那么好,把数据库的图片存到硬盘看一下,会发现几乎所有字体都在图片正中,大小几乎一样,而且没有大幅度的旋转,所以这里图片的代表性就不够强,有必要

调参是个头疼的事情,Yann LeCun.Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton这些大牛为什么能够跳出各种牛逼的网络? 下面一些推荐的书和文章:调参资料总结Neural Network: Trick of the Trade Neural Networks: Tricks of the Trade Practical Recommendations for Gradient-based Training of Deep Architectures http://arxiv.o