贝叶斯优化 (BayesianOptimization) 1 问题提出 神经网咯是有许多超参数决定的,例如网络深度,学习率,正则等等.如何寻找最好的超参数组合,是一个老人靠经验,新人靠运气的任务. 穷举搜索 Grid Search 效率太低:随机搜索比穷举搜索好一点:目前比较好的解决方案是贝叶斯优化 1.1 贝叶斯优化的优点 贝叶斯调参采用高斯过程,考虑之前的参数信息,不断地更新先验:网格搜索未考虑之前的参数信息 贝叶斯调参迭代次数少,速度快:网格搜索速度慢,参数多时易导致维度爆炸 贝叶斯调参针…

贝叶斯优化 Bayesian Optimization 2018年07月02日 22:28:06 余生最年轻 阅读数 4821更多 分类专栏: 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_40597317/article/details/80888837 关键字:提取函数aquisition function,熵,响应曲面 简介:所谓优化,实际上就是一个求极值的过程…

目前在研究Automated Machine Learning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索,而常见的搜索方法有Grid Search.Random Search以及贝叶斯优化搜索.前两者很好理解,这里不会详细介绍.本文将主要解释什么是体统(沉迷延禧攻略2333),不对应该解释到底什么是贝叶斯优化. I Grid Search & Random Search 我们都知道神经网络训练是由许多超参数决定的,例如网络深度,学习率,卷积核大小等等.所以为了找到一个最好的超参数组合,最直观的…

最近项目中需要用到 Docker 打包,于是上网查找资料学习了 Docker 的基本命令,记录一下自己遇到的一些错误. 准备开始自己写,结果看到了阮一峰老师的文章,瞬间就没有写下去的动力了,转载大佬的文章原文链接:http://www.ruanyifeng.com/blog/2018/02/docker-tutorial.html 2013年发布至今, Docker 一直广受瞩目,被认为可能会改变软件行业. 但是,许多人并不清楚 Docker 到底是什么,要解决什么问题,好处又在哪里?本文就来详…

1 定义 百度百科的定义: 它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类地表真实像元总数与被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方减去某一类中地表真实像元总数与该类中被误分成该类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的. 这对于新手而言可能比较难理解.什么混淆矩阵?什么像元总数? 我们直接从算式入手: \[k = \frac{p_0-p_e}{1-p_e} \] \(p_0\)是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数,也就…

JVM内存模型你只要看这一篇就够了 我是一只孤傲的鱼鹰 让我们不厌其烦的从内存模型开始说起:作为一般人需要了解到的,JVM的内存区域可以被分为:线程栈,堆,静态方法区(实际上还有更多功能的区域,并且这里说的是JVM的内存区域,实际上Java程序还可以调用native方法使用直接内存).本文接下来就重点说说这三个区域. 1. 线程栈 简介 注意这个栈和数据结构中的stack有相似之处,但并不是用户态的.准确的讲它压入的每个栈帧(Stack Frame)是程序指令以及局部变量表,每个方法调用对应一个…

DeepMind提出新型超参数最优化方法:性能超越手动调参和贝叶斯优化 2017年11月29日 06:40:37 机器之心V 阅读数 2183   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Uwr44UOuQcNsUQb60zk2/article/details/78661015 近日,DeepMind 发表论文提出一种新型的超参数调优方法,该方法从遗传算法获得启发大大提升了最优超参…

https://arimo.com/data-science/2016/bayesian-optimization-hyperparameter-tuning/ 贝叶斯优化:使用高斯过程作为代理函数,并且通常优化提升幅度的期望Expected Improvement(新试验相对当前最好观测的提升的期望).高斯过程是一组函数的分布.高斯过程中的一个样本包括一组函数.训练高斯过程会拟合训练数据的分布,因此能产生和观测数据相近的函数.使用高斯过程,我们可以计算搜索空间中任意点的期望提升.然后将期望提升…

windows server 2019 域控批量新增不用,只看这一篇就够了,别的不用看 1. 新建excel表格 A B C D E 姓 名 全名 登录名 密码 李 四 李四 李四 test123!@# 2.另存excel表格为.csv格式 3.找到windows系统-提示命令符 -以管理员的身份运行 4.命令提示符中输入一下内容 5.输入内容复制进去 for /f "skip=1 eol=; tokens=1-6 delims=, " %a in (c:\Test.csv) do d…

nginx学习,看这一篇就够了:下载.安装.使用:正向代理.反向代理.负载均衡.常用命令和配置文件 2019-10-09 15:53:47 冯insist 阅读数 7285 文章标签: nginx学习,看这一篇就够了:下载.安装.使用:正向代理.反向代理.更多 分类专栏: nginx   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_40036754/article/details…