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
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2023-08-16 15:24:53
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重要的超参数深度学习网络有很多超参数，下面列出了一些比较重要，常常需要调节的超参
原创
2022-09-16 13:50:01
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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
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2023-12-17 10:23:15
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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
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2024-04-11 20:41:32
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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
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2023-08-06 13:50:27
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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
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2023-06-08 13:56:55
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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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2022-10-05 21:01:37
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# 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
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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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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
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2023-12-18 20:02:01
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做卷积神经网路方面的研究。大抵是： &n
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2023-10-30 23:49:32
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# 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
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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、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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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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目录1. 更多的优化算法（1）随机梯度下降（2）动量梯度下降（3）AdaGrad算法（4）RMSProp算法（5）Adam算法 (6) 学习率自适应2. 激活函数（1）sigmoid函数（2）Tanh函数（3）ReLU（Rectified Linear Unit）（4）Leaky-ReLU（5）ELU（6）Maxout3. 网格初始化(1) 全部为0(2) 如何分析初始化结果
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2023-10-23 10:27:48
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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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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
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2023-08-09 20:10:11
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