深度神经网络怎么 调参

调参是深度神经网络模型优化的关键环节，以下是一些常用的调参技巧：

1. 学习率（learning rate）：学习率决定了模型参数更新的步长。一般情况下，可以从小到大逐渐增加学习率，直到模型开始出现性能下降为止。

2. 批大小（batch size）：批大小决定了每次迭代所使用的样本数量。一般情况下，批大小越大，模型的泛化性能越好，但是训练时间也会相应增加。

3. 正则化（regularization）：正则化技术可以在训练模型时对模型的复杂度进行约束，避免模型过拟合。常用的正则化技术包括L1正则化、L2正则化以及Dropout等。

4. 激活函数（activation function）：激活函数可以给模型引入非线性因素，提高模型的表达能力。常用的激活函数包括ReLU、Sigmoid、Tanh等。

5. 网络结构（network architecture）：网络结构的选择可以对模型的性能产生重要影响。常用的网络结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、残差网络（ResNet）等。

6. 初始化方法（weight initialization）：初始化方法可以决定模型参数的初始值，对模型的收敛速度和性能都有重要影响。常用的初始化方法包括Xavier初始化、He初始化等。

以上是一些常用的调参技巧，但是对于不同的数据集和任务，最优的超参数组合可能会有所不同，因此调参往往需要一定的经验和实践。