main函数传入参数字典if __name__ == '__main__':
try:
# get parameters form tuner
tuner_params = nni.get_next_parameter()
logger.debug(tuner_params)
params = vars(merge_param
转载
2023-06-08 13:56:55
179阅读
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
转载
2023-06-08 13:56:43
138阅读
在训练一个网络时，一般将数据集分成三份：训练集、验证集、测试集，用训练集训练网络，虽然损失函数一直在降低，但是一个波动值，所以保存模型的时候损失函数不一定是最小值，需要保存多个模型，验证集的作用就是在这几个模型中挑选出一个精度最高的。测试集用来测试模型的优劣。一般依据训练损失和测试精度对模型进行调参。train_loss 不断下降，test_acc趋于不变 这种情况说明模型出现了过拟合或者是数据不
转载
2023-08-16 15:24:53
112阅读
关于神经网络的一些调参经验以下经验均是个人实践过程中总结得到的，不成系统，一点拙见~训练损失不下降关于训练损失不下降，根据我的一些经验和理论知识，可以从以下角度来分析首先，从数据集来分析：是否数据集存在比较多的标注错误？针对类似分类的项目，是否数据集分布不均衡，某些类别的样本数量太少？数据集特征不明显，举个验证码的例子，很多字符类的验证码，为了不让别人破解，会加上背景、斑点和干扰线等，如果这些干扰
转载
2023-12-17 10:23:15
4阅读
1.网络架构的修改 网络层数、卷积核大小、滑动步长，学习速率这些参数的设置大多是通过已有的架构来做一些微调2.对于自己搭建好的网络架构，判断其可行性？ 用一小批数据进行训练，让其过拟合。如果训练后，效果很差，这都不能过拟合的话，说明该网络架构可能有问题。3.训练了很久，训练集，测试集准确率都很低，这种现象可能是欠拟合，怎么办？ 针对欠拟合就是要增强模型的拟合能力。例如增加网络层数，增加节点数，减少
转载
2023-08-06 13:50:27
174阅读
背景：介绍超参数调试和处理1-超参数调试相比于早期那种参数较少的情况，可以用网格状的数值划分来做数值的遍历，来获取最优参数。但是在深度学习领域，我们一般是采用随机化的方式进行参数的尝试。 如上图的网格状选取参数其实只能分别在固定在5个值范围内，在我们尚未知晓哪个参数更为重要的前提下是不明智的。此时，我们如果采用右图的随机取值方式，在取值都是25个的情况下，我们获取的是25个的参数1和25个的参数
转载
2024-04-11 20:41:32
63阅读
# 如何实现神经网络调参（Python）
## 简介
神经网络是一种常用的机器学习模型，通过调整神经网络的参数，可以提高其性能和准确度。本文将介绍如何使用Python实现神经网络的调参过程。
## 步骤概览
下面是神经网络调参的整体流程概览：
| 步骤 | 内容 |
|---|---|
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 模型选择 |
| 3 | 参数调优 |
| 4 | 模型评估 |
原创
2023-07-31 05:29:40
1449阅读
点赞
# 神经网络调参的流程
神经网络调参是优化神经网络模型性能的过程，通过调整不同的超参数，例如学习率、批量大小、隐藏单元数等，来改进模型的准确率和泛化能力。下面是神经网络调参的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据 |
| 2 | 构建模型 |
| 3 | 设置超参数 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 调参 |
原创
2023-07-31 05:30:10
238阅读
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
转载
2023-08-26 11:51:27
70阅读
引言神经网络的调参十分重要，很多人都说深度学习是一个黑箱模型，有人戏称深度学习为“炼丹”。但是深度学习归根结底是一个数学优化的过程，超参数对于模型的效果影响很大。网上文章也有很多，比如梯度爆炸应该怎么办，学习率怎么调整，选什么样的优化器等等。下面我就说一下自己的一些心得以及借鉴的别人的一些想法。学习率的调整为了训练神经网络，其中一个需要设置的关键超参数是学习率。提醒一下，为了最小化此网络的损失函数
转载
2023-12-18 20:02:01
126阅读
一、神经网络的参数 √神经网络的参数：是指神经元线上的权重 w，用变量表示，一般会先随机生成 这些参数。生成参数的方法是让w等于tf.Variable，把生成的方式写在括号里。 神经网络中常用的生成随机数/数组的函数有： tf.random_normal() 生成正态分布随机数 tf.truncated_normal() 生成去掉过大偏离点的正态分布随机数 tf.random_unif
转载
2023-10-26 13:03:56
30阅读
做卷积神经网路方面的研究。大抵是： &n
转载
2023-10-30 23:49:32
82阅读
零、train loss与test loss结果分析1、train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的） 2、train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;（max pool或者正则化） 3、train loss 趋于不变，test loss不断下降，说明数据集100%有问题;（检查dataset） 4、train loss 趋
转载
2023-08-09 20:10:11
350阅读
文章目录激活函数使用sigmoid-tanh-ReLU（ ReLU，LeakyReLU，ELU ） - MaxOut<类似relu以及诡异华中参数学习.>建议数据预处理(Data Preprocessing)权重初始化权重初始化研究——所有层激活输出，随着层数越深，激活数值越趋向于零tanh() 和 ReLU() 激活权重初始化方法<相应的论文给出了方法>更多适合的权重初
转载
2023-09-18 12:13:47
77阅读
说明这里有一点点神经网络的代码，写出来记录一下。环境Anaconda3-5.2.0 对运行环境有疑问的可以看我的Python决策树代码那块，会比较详细一点重要内容这里要补充一点重要内容，就是sklearn的官网，因为很多时候调参的时候都要用到sklearn的官网里面的api文档。 可以直接百度查“sklearn官网” 点击进去，有时候可能一直进不去，多点击几次就好了 这个就是官网了，选择Docum
转载
2023-08-10 11:17:52
210阅读
第2章 使用Python进行DIY 2.1 -2.3 Python。输入jupyter notebook打开jupyter notebook。介绍了一些python的基础用法。列表，数组，函数等。在前馈信号或通过网络反向传播误差时，需要进行大量计算，通过使用数组或矩阵，我们可以简化指令，因此数组或矩阵非常有用。类和对象之间的区别。于对象已经有了整齐封装在内的数据和函数。 2.4 使用Python制
转载
2023-11-07 01:08:32
101阅读
一、卷积操作参数的简要说明 如上图所示，假设我们有32*32的RBG图片，也就是神经网络的 input 是 32*32*3，表示输入是一个有3个图层的32*32的图片。 假设现在有一个 5*5的 filter处理一个32*32的图层，那么处理后的输出就是一个28*28的图层。现在总共有3个图层，filter需要覆盖这三个图层，因此对于32*32*3的input，filter需要设置为 5
转载
2023-08-06 13:50:12
137阅读
常用的神经网络调参技巧在搭建好了一个网络模型之后，我们还需要对网络进行调整超参数与设置参数，以使得模型收敛或者达到更好的效果。 在此本文收集总结了一些常见神经网络（以CNN、RNN、GAN为主）较为通用的调参技巧，在后续还会对这些技巧做补充或者添加。1 模型结构的优化模型结构的优化指的就是对模型本身的结构做一些处理，使得模型的结构本身达到更优的效果。1.1 激活函数的选择在神经网络中，激活函数是用
转载
2023-07-29 20:01:28
355阅读
大纲简介：1. 将分类器变成深度网络2. 用优化器计算梯度3. 理解正则化用之前MNIST例子，线性模型的参数有28*28（像素）*10（宽度）+10（b） = 7850个参数总结一下就是(N+1)*K个参数，N是输入的维度，K是输出的维度。线性模型能表现的输入输出关系有限，但是它高效（矩阵运算）、稳定。所以希望有一个在线性模型中加入一点非线性元素，使其保留线性模型的优点。RELU: 最简单的非线
转载
2023-08-08 15:19:34
60阅读
Spark2.0 MLPC（多层神经网络分类器）算法概述MultilayerPerceptronClassifier（MLPC）这是一个基于前馈神经网络的分类器，它是一种在输入层与输出层之间含有一层或多层隐含结点的具有正向传播机制的神经网络模型。 中间的节点使用sigmoid （logistic）函数，输出层的节点使用softmax函数。输出层的节点的数目表示分类器有几类。MLPC学习过
转载
2023-12-29 10:09:49
33阅读
