#默认参数
def power(x, n = 2):
ans = 1
while n > 0:
ans *= x
n = n - 1
return ans
print(power(3))
def calc(numbers):
sum = 0
for n in numbers:
sum += n*n
简介NNI是微软的开源自动调参的工具。人工调参实在是太麻烦了，最近试了下水，感觉还不错，能在帮你调参的同时，把可视化的工作一起给做了，简单明了。然后感觉很多博客写的并不是很明白，所以打算自己补充一下。如果觉得解决了你的一些问题，请收藏关注。本文分为以下两个部分：如何安装并使用NNI调试经验 & 错误汇总第一步：安装nni的安装十分简单。通过pip命令就可以安装了。并且提供了example供
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2024-05-22 21:15:40
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当参数时随机变量时，该参数分布中的参数就是超参数，简单的说就是参数的参数，感觉一般在贝叶斯方法中出现 所谓超参数，就是机器学习模型里面的框架参数，比如聚类方法里面类的个数，或者话题模型里面话题的个数等等，都称为超参数。它们跟训练过程中学习的参数（权重）是不一样的，通常是手工设定，不断试错调整，或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举（叫做网格搜索）。深度学习和神经网络模型，有很多这样的参数需要学习，
cnn调参技巧记录，好的参数不光可以加速模型收敛，而且可以有效的避免很多错误。当然在很多简单任务中可能完全随机的模型初始参数，简单的一些建议学习率以及动量都可以得到一个比较满意的结果，比如单一，简单的降质模型下的图像生成，类别简单少量的一些分类任务等，不好的初始化参数是可以应对简单任务的。但是对于复杂任务就很难了，因为初始化参数选择的不好，导致结果十分不可控。因为不好的初始化参数导致结果很不可靠，
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2024-04-25 13:03:25
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python xgb
原创
2019-12-19 10:08:34
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# PyTorch调参指南
调参是机器学习和深度学习中至关重要的一步。正确的超参数可以极大地提高模型的性能，而不合适的超参数则可能导致模型过拟合或欠拟合。本文将带你了解如何在PyTorch中进行调参，包括整个流程、步骤代码示例，以及如何使用工具进行更便捷的调参。
## 调参流程
首先，让我们明确调参的基本流程。下表展示了典型的调参步骤：
| 步骤 | 描述
## Python 自动调参指南
在机器学习和深度学习领域，模型的性能往往依赖于模型的超参数设置。因此，自动调参成为一种重要的方法。本文将教你实现 Python 的自动调参代码，并带你了解整个流程。
### 流程概述
下面是自动调参的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---------------
用途：这个工具是用来进行影像镶嵌的 首先我们打开ENVI，在右侧的工具栏中选择Mosaicking-Seamless Mosaic，进入到如下图所示的界面 点击左上角的绿色加号添加所有你想要进行镶嵌的影像 这里我是以Landsat8的四景影像进行镶嵌作为例子 **1.**在Main窗口下每一个图层后面都有好几个栏目，我分别解释一下各个栏目的作用 Scene Name：图层名（尽管很呆但我还是要讲（
精确匹配和最长匹配一次投标过程中，客户抓住了市场吹嘘的最长匹配技术问个不停，这是我们后来的澄清。看过很多文章后，虽然原理已经清楚了，但我认为这并不能说明哪个技术更好。最长匹配和精确匹配本部分要点： 最早的三层交换机因为硬件结构问题，如果使用最长匹配，需要用软件算法支持，这样必然会导致系统性能的大大降低，所以早期的三层交换机使用了精确匹配技术。利用类似CAM表的
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2024-09-04 14:28:28
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调参数是深度学习工作中，必不可少的一步。“得参数者，得天下“那么，调参的方法常见的有哪些？小编为您总结一番~01寻找合适的学习率(learning rate)学习率是一个非常非常重要的超参数在面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集时，学习率的最合适的值都是不确定的，所以，我们无法光凭经验来准确地确定学习率的值。策略：在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。下图利用fast
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2024-03-18 20:15:06
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一、learning rate 简述lr全称learning rate（一下简称lr），是机器学习和深度学习中最为重要的超参数之一，会影响模型训练结果的好坏，有时候甚至会直接导致整个模型无法使用。lr最直接的可观测的影响就是loss值的变化，较大的学习率会更容易收敛也更容易出现陷入局部最优解的情况，而过大的学习率会导致loss无法收敛甚至出现nan的情况；较小的学习率更容易找到全局最优解但是los
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2024-03-26 23:39:53
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1. 神经网络简介神经网络由输入层、输出层和之间若干层（一层或多层）隐含层构成，每一层可以有若干个节点。层与层之间节点的连接状态通过权重来体现。 下面介绍一下单个神经元：输入节点：x1,x2权重：w1,w2偏置：b激活函数：h()输出结果：ya = x1*w1 + x2*w2 + b 2. 代码解释这段代码是在GitHub上找到的，链接如下：https://githu
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2023-06-08 13:56:43
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3.10 多层感知机的简洁实现下面我们使用PyTorch来实现上一节中的多层感知机。首先导入所需的包或模块。import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
import numpy as np
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l3.10.1
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2024-09-23 11:56:59
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接着上面，继续分析，下面接着rpn之后的内容开始分析。前面，我们分析了RPN，得到了一些框和背景。按照下图，把RPN的输出输入给RoI pooling进行一系列操作。 ① 定义输入数据RPN，将RPN的输出输入到RoI#coding:UTF-8
from __future__ import division
import random
import pprint
import sys
import
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2024-08-08 12:10:19
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目录1、分类问题2、逻辑回归3、损失函数4、决策边界5、OvR与OvO 1、分类问题机器学习中有三大问题，分别是回归、分类和聚类。线性回归属于回归任务，而逻辑回归和k近邻算法属于分类任务。逻辑回归算法主要应用于分类问题，比如垃圾邮件的分类（是垃圾邮件或不是垃圾邮件），或者肿瘤的判断（是恶性肿瘤或不是恶性肿瘤）。在二分类的问题中，我们经常用 1 表示正向的类别，用 0 表示负向的类别。2、逻辑回归
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2024-07-13 15:58:21
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一、关于超参数1、学习率训练经过几个批次 (batch or step) 模型的目标函数损失值就急剧上升，这说明模型训练的学习率过大，此时应该减小学习率，从头训练。学习率减缓机制1. 轮数减缓(step decay) 2. 指数减缓(exponential decay) 3. 分数减缓(1/t decay)应用最多的为轮数减缓不同学习率下loss随轮数的变化2、batch size 在合
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2023-08-26 11:51:27
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调参
原创
2021-07-12 14:39:54
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做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎 深度学习调参有哪些技巧？一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化 可视化（知乎用户 杨军）1.Visualize L
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2024-04-07 08:42:23
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在
深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积
神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。
在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果N网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。
技术博客Towards Data Science最近发布了
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2024-08-14 09:16:19
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# 深度学习网络调参指南
在深度学习中，模型的性能往往依赖于多种超参数的选择。调参是指通过不断尝试不同的超参数组合来优化模型性能的过程。本文旨在为初学者提供一个系统的调参流程，并通过具体的代码示例来指导如何实现这一过程。
## 调参流程
下面的表格概述了调参的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定待优化的模型与数据集 |
| 2 |
