[调参]batch_size的选择】的更多相关文章

链接:https://www.zhihu.com/question/61607442/answer/440944387 首先反对上面的尽可能调大batch size的说法,在现在较前沿的视角来看,这种观点无疑是有些滞后的. 关于这个问题,我们来看下深度学习三巨头之一的LeCun杨乐春同志怎么说(想看结论直接翻到最后): Training with large minibatches is bad for your health. More importantly, it's bad for yo…
一.参数速查 参数分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression). 学习目标参数:控制训练目标的表现. 二.回归 from xgboost.sklearn import XGBRegressor from sklearn.model_selection import ShuffleSplit import xgboost as xgb xgb_model_ = XGBRegressor(n_thread=8) cv_spli…
Auto ML自动调参 本文介绍Auto ML自动调参的算法介绍及操作流程. 操作步骤 登录PAI控制台. 单击左侧导航栏的实验并选择某个实验. 本文以雾霾天气预测实验为例. 在实验画布区,单击左上角的Auto ML > 模型自动调参. 在自动调参配置页面,选择需要调参的算法,单击下一步. 说明 一个实验中有多个算法时请单选一个算法. 在调参配置模块,选择调参方式,完成后单击下一步. 阿里云机器学习提供如下调参方式供选择: EVOLUTIONARY_OPTIMIZER 随机选定a个参数候选集(探…
Spark - ML Tuning 官方文档:https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html 这一章节主要讲述如何通过使用MLlib的工具来调试模型算法和pipeline,内置的交叉验证和其他工具允许用户优化模型和pipeline中的超参数: 目录: 模型选择,也就是调参: 交叉验证: 训练集.验证集划分: 模型选择(调参) 机器学习的一个重要工作就是模型选择,或者说根据给定任务使用数据来发现最优的模型和参数,也叫做调试,既可以针对单个模型进…
微调 #阿尔法 "learning_rate": 3e-5, #学习率衰减 "weight_decay": 0.1,// "weight_decay": 0.01, "clip_grad": 2, "batch_size": 30, "epoch_num": 1, "min_epoch_num": 1, "patience": 0.02, &quo…
在Bagging与随机森林算法原理小结中,我们对随机森林(Random Forest, 以下简称RF)的原理做了总结.本文就从实践的角度对RF做一个总结.重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项,以及和GBDT调参的异同点. 1. scikit-learn随机森林类库概述 在scikit-learn中,RF的分类类是RandomForestClassifier,回归类是RandomForestRegressor.当然RF的变种Extra Trees也有, 分类类ExtraTreesC…
在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…
 一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100…
(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-…
闲话: 作为一个控制专业的学生,说起PID,真是让我又爱又恨.甚至有时候会觉得我可能这辈子都学不会pid了,但是经过一段时间的反复琢磨,pid也不是很复杂.所以在看懂pid的基础上,写下这篇文章,方便学习和交流. ============================================================================= PID控制器是工业过程控制中广泛采用的一种控制器,其中,P.I.D分别为比例(Proportion).积分(Integral).微…