Transformer调参范围

根据引用\[1\]中提到的参数σ和l，以及引用\[2\]中的代码片段，我们可以得出Transformer调参范围的一些信息。在Transformer中，参数σ和l用于调整高斯过程的核函数，从而影响模型的输出范围。如果我们希望获得更大范围的输出，我们可以相应地放大参数σ。此外，根据引用\[2\]中的代码，我们可以看到在高斯过程回归中使用了Matern核函数，并设置了nu=2.5。因此，在调参范围中，我们可以考虑调整参数σ和l的取值范围，以及尝试不同的核函数。具体的调参范围可以根据具体问题和数据集的特点进行进一步的调整和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [使用贝叶斯优化工具实践XGBoost回归模型调参](https://blog.csdn.net/xiaoyw/article/details/121166903)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【深度学习】知乎高赞：深度学习如何调参？](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/119847498)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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