文章目录1 微调预训练模型进行文本分类1.1 加载数据小小总结1.2 数据预处理1.3 微调预训练模型1.4 超参数搜索总结1 微调预训练模型进行文本分类GLUE榜单包含了9
###基础概念 超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，在机器学习过程中需要对超参数进行优化，给学习器选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。比如，树的数量或树的深度，学习率（多种模式）以及k均值聚类中的簇数等都是超参数。 与超参数区别的概念是参数，它是
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2021-04-09 16:53:00
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学习总结（1）学习用BERT模型解决文本分类任务的方法及步骤
调参中的参数是指模型本身的超参数，而不是求解目标函数可以得到的参数解析解。常用的方法是网格搜索
from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.metric
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2019-08-07 11:12:00
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catboostcatboost 超参官方文档https://catboost.ai/docs/concepts/python-reference_parameters-list.html用HyperOpt调参的博客https://effectiveml.com/using-grid-search-to-optimise-catboost-parameters.html "...
原创
2021-08-04 09:52:07
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配置优化算法和超参 当搭建好神经网络模型后，需要经过训练才能用来做预测。而训练的过程就是网络模型中的参数被优化的过程，通常采用反向传播算法和指定的 Optimizer 更新参数，本文重点介绍在 OneFlow 中如何设置 Optimizer 和 超参(Hyperparameters) 。 文章主要内
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2021-02-15 06:28:00
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from __future__ import print_functionimport numpy as npfrom hyperopt import Trials, STATUS_OK, tpefrom keras.datasonfrom ker...
参考资料"lightgbm": { "n_estimators": 2000, "boosting_type": "gbdt", "num_leaves": {"_type": "int_quniform", "_value": [10,150],"_default": 31}, "max_depth": {"_type": "int_quniform", "_value": [1,100],"_default": 31}, "learning_rate": {"_type": "
原创
2021-08-04 09:49:01
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NNI（神经网络智能）是一个帮助用户运行自动机器学习（AutoML）实验的工具包。该工具调度并运行由优化算法生成的试验作业，以在不同的环境(如本地机器、远程服务器和云)中搜索最佳的神经体系结构和/或超参数。
原创
2021-08-04 13:40:38
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基础概念超参数是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下，在机器学习过程中需要对超参数进行优化，给学习器选择一组最优超参数，以提高学习的性能和效果。比如，树的数量或树的深度，学习率（多种模式）以及k均值聚类中的簇数等都是超参数。与超参数区别的概念是参数，它是模型训练过程中学习到的一部分，比如回归系数，神经网络权重等。简单的描述参数是模型训练获得的，超参数是人工配置参
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2018-07-18 10:24:40
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网格搜索的思想很直观，`sklearn`中有封装好的函数供调用。 1. 版本信息Py
机器学习训练模型的过程中自然少不了调参，许多机器学习工程师都戏称自己为「调参师」，其重要性不言而喻。
模型的参数可分成两类：参数与超参数，前者是模型通过自身的训练学习得到的参数数据；后者则需要通过自身经验设置，以提高模型训练的效果。如下图中红色框内的隐层个数、每个隐层神经元个数、采用什么激活函数及学习算法、学习率以及正则化系数等都属于超参数。
一个模型的落地流程如图所示：
收集日
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2019-04-28 08:34:46
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感觉目前是适配于各种框架，机器学习框架，深度学习框架，都比较好用的一个调参框架参考文献：1.https://github.com/optuna/optuna-examples2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/399174504
原创
2022-03-30 17:03:09
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本文主要内容如下：介绍Scala中使用网格搜索的流程使用Pipeline对代码做简单的整合网格搜索
PaddleHub还提供了超参优化（Hyperparameter Tuning）功能， 自动搜索最优模型超参得到更好的模型效果：https://github.com/Paddle
原创
2022-06-05 00:14:25
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这个月，笔者复盘了2020年做的一些AutoML项目，并在多个优秀的开源项目的基础上，博采众长，写了一个超参优化库：UltraOpt。这个库包含一个笔者自研的贝叶斯优化算法：ETPE，其在基准测试中比HyperOpt的TPE算法表现更为出色。UltraOpt对分布式计算有更强的适应性，支持MapReduce和异步通信两种并行策略，并且可以扩展到各种计算环境中。
除此之外，UltraOpt对与新手也特别友好，笔者特地花了3周的时间写中文文档，就是为了让小白也能0基础看懂AutoML（自动机器学习）是在做什么。
原创
2021-08-04 10:48:23
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为了在数据集上训练不同的模型并且选择性能最佳的模型，有时候虽然仍有改进的余地，因为我们不会肯定地说这个特定模型最合适解决手头的问题。因此，我们的目标是以任何可能的方式改进模型，影响这些模型性能的一个重要因素是它们的超参数，一旦我们为这些超参数找到合适的值，模型的性能就会显著提高。在本文中，将了解学习 ...
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2021-10-21 20:51:00
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