本文主要讨论在优化模型求解中用到的高级优化算法，这些算法基于常见的优化算法思想，采用一些非常巧妙的技巧，而使得算法到达更快的收敛等特点。这些高级优化算法也只限定于特定的模型求解，下面将对其进行简单总结。1. Surrogate方法首先我们考虑一些简单的优化问题minx12∥x−x0∥22+λ∥x∥1，事实上我们只需要对x向量中的每一个元素进行展开求解即可，它的优化解的表达式如下： x∗=Sλ(x0
无论是什么优化算法，最后都可以用一个简单的公式抽象： 是参数，而 是参数的增量，而各种优化算法的主要区别在于对 的计算不同，本文总结了下面十个优化算法的公式，以及简单的Python实现：SGDMomentumNesterov MomentumAdaGradRMSPropAdaDeltaAdamAdaMaxNadamNadaMaxSGD虽然有凑数
Stochastic Gradient Descent (SGD)SGD的参数 在使用随机梯度下降（SGD）的学习方法时，一般来说有以下几个可供调节的参数:Learning Rate 学习率Weight Decay 权值衰减Momentum 动量Learning Rate Decay 学习率衰减 再此之中只有第一的参数（Learning Rate）是必须的，其余部分都是为了提高自适应性的参数，也
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2024-05-20 11:27:36
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一、优化器PyTorch常用的优化方法都封装在torch. optim里面，其设计很灵活，可以扩展为自定义的优化方法。所有的优化方法都是继承了基类optim.Optimizer,并实现了自己的优化步骤。最常用的优化算法就是梯度下降法及其各种变种，后续章节我们将介绍各种算法的原理，这类优化算法通过使用参数的梯度值更新参数。说明使用优化器的一-般步骤为: (1) 建立优化器实例 导入optim模块，实
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2023-09-17 13:39:16
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深度学习模型的超参数优化是提升模型性能的关键因素。然而，许多开发者在优化超参数时，常常面临挑战，比如选择合适的超参数范围、优化算法以及验证测试的有效性等。本文将详细记录一个深度学习模型超参数优化的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试和预防优化等方面，帮助读者系统地理解并掌握超参数优化的方法和技巧。
## 问题背景
在图像分类应用中，我们使用深度学习模型进行手写数字识别。项
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
原创
2023-05-17 15:56:11
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一个新安装的数据库使用默认的参数配置，那么数据库的性能很难达到生产要求。要想更好的发挥数据库性能，对数据库参数优化是必不可少的。本文涵盖目前市面上所有主流数据库的优化配置（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,掌握本文的参数的配置可以让你数据库飞起来，更能让你成为别人眼中的数据库高手！数据库优化方法论数据库优化目标根据使用数据库角色的不同，数据库优化分为以下几个目标：业务角度（关键用
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2024-06-03 21:19:59
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调参优化方法1.好的初始点 + 合适的LR + 好的优化方法基本可以解决大部分问题。如果还不行可以考虑换个loss。其它的花样太多往往很虚。 2.有很多无脑的配置确实可以尝试，比如3x3的卷积核，relu激活函数，加shuffle，加数据增强，加BN，加Dropout等。dropout可以从0. 5往上加，optimizer可以用Adam或者SGD+0.8/0.9的Momentum。 3.一定要记
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2024-03-26 23:23:24
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超参数调优要区别于参数调优使用最小二乘法或者梯度下降法等最优化算法优化出来的数我们称为参数，无法使用最小二乘法或者梯度下降法等最优化算法优化出来的数是超参数。参数是模型内部的配置变量，其值可以根据数据进行估计。进行预测时需要参数。参数定义了可使用的模型。参数是从数据估计或获悉的。参数通常不由编程者手动设置。参数通常被保存为学习模型的一部分。参数是机器学习算法的关键，它们通常由过去的训练数据中总结得
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2023-09-29 11:01:15
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什么是超参数？学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，我们称为参数（Parameter）
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2021-07-21 16:10:44
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是一个超参数，而神经网络中的权值则不是超参数。其它超参数有： 神经网络训练中的学习率 支持向量
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2020-06-06 16:55:14
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Sklearn提供了超参数优化方法：网格搜索与随机搜索。
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2022-10-19 23:29:20
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引言模型优化是机器学习算法实现中最困难的挑战之一。机器学习和深度学习理论的所有分支都致力于模型的优化。机器学习中的超参数优化旨
原创
2024-05-12 14:14:52
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在机器学习和深度学习的世界中，模型与训练模型、参数（parameter）与超参数（hyperparameter）是非常重要的概念。这些概念对于理解这些技术的核心概念和运行方式至关重要。本文将详细讨论这些概念及其在机器学习和深度学习中的应用。一、模型与训练模型模型是用来描述世界中某一现象或事物的数学模型，它是一种简化现实世界的方式。在机器学习和深度学习中，模型通常是由一组参数组成的，这组参数可以学习
原创
2023-11-14 11:53:20
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介绍超参数优化也称作超参数调整。往往机器学习/深度学习的算法中包含了成千上百万的参数，这些参数有的可以通过训练来优化，例如神经网络中的权重（Weight）等，我们称为参数（Parameter），也有一部分参数不能通过训练来优化，例如学习率（Learning rate）等，我们称为超参数（Hyper parameter）。举些例子，机器学习算法中的参数是用来调整数据的。深度神经网络由许多神经元组成，
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2023-08-02 10:32:39
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在深度学习项目中，构建和训练模型只是第一步。为了让模型达到最佳性能，我们通常需要进行大量的调优工作。模型调优不仅包括调整网络结构，还涉及超参数优化、正则化技术以及训练策略的改进。DeepSeek提供了丰富的工具和方法，帮助我们高效地进行模型调优。本文将深入探讨如何使用DeepSeek进行模型调优与超参数优化，并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。1. 超参数的重要性超参数是模型训练过程中需要手动设置的
超参数是一个参数，是一个未知变量，但是它不同于在训练过程中的参数，它是可以对训练得到的参数有影响的参数，需要训练者人工输入，并作出调整，以便优化训练模型的效果。为了进行超参数调优，我们一般会采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等算法。在具体介绍算法之前，需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。一是目标函数，即算法最大化/最小化的目标；二是搜索范围，一般通过上限和下限来确定；三是算法的其他参数，如搜
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2023-07-05 22:29:49
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机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同，而模型超参数常被称为模型参数，这样，很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义，并进行了对比，指出了二者本质上的区别：模型参数是模型内部的配置变量，可以用数据估计模型参数的值；模型超参数是模型外部的配置，必须手动设置参数的值。我们在做研究的时候，会碰到很多术语。有时，在不同的研究领域还会出现同样名称的术语。比如，统计学
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2023-11-30 18:15:45
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网格搜索对给定参数进行组合，用某标准进行评价，只适合小数据集 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=None, iid=’warn’, refit=True, cv=’warn’, verbose=0,
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2024-04-29 09:11:19
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进行参数的选择是一个重要的步骤。在机器学习当中需要我们手动输入的参数叫做超参数，其余的参数需要依靠数据来进行训练，不需要我们手动设定。进行超参数选择的过程叫做调参。进行调参应该有一下准备条件：一个学习器一个参数空间一个从参数空间当中寻找参数的方法一个交叉验证的规则一个性能评估的策略下面我介绍几种调参的方法：1：穷举式的网格搜索sklearn当中的GridSearchCV实现了这种穷举是的网格搜索，
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2024-01-02 14:05:46
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