深度学习调参新思路：Hyperband早停机制提升搜索效率
Hyperband是机器学习中一个相当实用的超参数调优算法，核心思路是用逐次减半来分配计算资源。说白了就是让一堆配置先跑几轮，表现差的直接踢掉，剩下的继续训练更多轮次。 这个方法的巧妙之处在于平衡了探索和利用。你既要试足够多的配置组合（探索），又要给有潜力的配置足够的训练时间（利用）。传统方法要么试得不够多，要么每个都试要很久浪费时间。 本文我们来通过调优一个lstm来展示Hyperband的工....
深度学习调参tricks总结
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，这个参数呢，面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集，其最合适的值都是不确定的，我们无法光凭经验来准确地确定lr的值，我们唯一可以做的，就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。 比如下图利用fastai中的lr_find()函数寻找合适的学习率，根据下方的学习率...
深度学习模型调参技巧分享 视频讲解代码实战
视频教学：https://www.bilibili.com/video/BV1Wu4y1B7K5/?spm_id_from=333.999.0.0直接看效果： 代码教学：# pip install openpyxl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # pip install optuna -i https://pypi.tuna.tsin....
深度学习调参和炼丹 2
一半很难遇到折点，如果真遇到了，那就特殊处理一下叭。如果陷入z<0的部分，很有可能导致这个神经元死亡，也就是死亡Relu问题（根据求导链式法则，如果激活函数求导为0那就锁定了这个神经元的参数梯度为0，权重将无法更新）所以人们又提出了一种改进版的Relu函数：不过梯度消失不止与激活函数有关，还有其他因素有关，目前也有很多相关的研究，但按照经验使用relu激活函数都会有不错的效果。我们把激活函....
深度学习调参和炼丹 1
1 调参今天我们以著名的Tensorflow游乐场为例，体验“调参侠”的“快乐”！参考链接：Tensflow游乐场码住，我们先了解一下网站是干嘛的：我们先选择第三个数据集，调参模拟训练一下：训练结果：我们再试一个圈圈数据集：我们思考，它需要几个神经元呢？我们定性分析一下，还是看图说话，一个神经元是一条直线，三个神经元形成三条直线刚好形成闭合的形状。如此看来，我们需要三个神经元作为一层隐藏层，然后....
谷歌大脑深度学习调参（炼丹）指南出炉，Hinton点赞，一天收获1500星
「大量的实践经验已被提炼成这份强大的深度学习模型调参指南。」——Geoffrey Hinton。众所周知，AI 的超参数决定着模型学习效果和速度。相比普通机器学习任务，深度学习需要的训练时间较长，因此调参技巧就显得尤为重要。但鉴于深度学习「炼丹」的特性，不同的模型需要不同的超参数，而每个超参的意义又不同，在不同实验中，参数和调整的方向又都不一样。调参这件事一直以来没有固定的套路，每个人都有自己的....
为什么你的模型效果这么差，深度学习调参有哪些技巧？
最近，一位来自伯克利的小哥Josh Robin分享了他的深度学习debug心得，从最简单模型开始一步步深入到复杂模型，希望能给刚上手的你一点帮助。为什么别人的模型都能快速达到较低的错误率，而你的模型错误率却居高不下。 ....
深度学习如何调参，LRN全称为Local Response Normalization，Dropout叫作随机失活
深度学习如何调参调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键.首先说下可视化:我个人的理解, 对于可视化, 更多的还是帮助人类以自己熟悉的方式来观察网络. 因为, 你是不可能边观察网络, 还边调参的. 你只是训练完成后(或者准确率到达一个阶段后), 才能可视化. 在这之前, 网络没有学习到....
将强化学习用于深度学习选模型+调参：谷歌AutoML背后的技术解析
AutoML 是 Google 最新的产品，能够根据问题自动确定最优参数和网络结构。本文章就关注解析 AutoML 背后的技术，由于 AutoML 缺乏技术文档，我们的解析有不到之处，还请多多更正。 罗马不是一天建成的。AutoML 并非一蹴而就，而是 Google 的研究者在过去几年不断思考中产生的理论与实践结合的完美产物。下图是 Google 的 AutoML 探索之路。 人工网...
Keras作者Chollet谈深度学习的未来：自动调参，极端泛化
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） Francois Chollet是深度学习框架Keras库的作者和谷歌人工智能研究员。近期，他在博客上连发两文，分别讨论了深度学习的理论局限和未来发展方向。 量子位昨天推送了第一篇《Keras作者、谷歌研究员Chollet：深度学习的理论局限》。 本文为第二篇，Chollet结合他的深度学习书Deep Learning with Python第9章第...
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
智能引擎技术
AI Online Serving，阿里巴巴集团搜推广算法与工程技术的大本营，大数据深度学习时代的创新主场。
+关注