深度学习调参有哪些技巧?
时间: 2023-03-11 09:11:05 浏览: 139
深度学习调参的常用技巧包括:
1. 网格搜索:给定参数的取值范围,暴力枚举所有可能的参数组合,找到最优解。
2. 随机搜索:在给定参数的取值范围内随机生成参数组合,找到最优解。
3. 使用预训练模型:使用在其他数据集上预先训练好的模型权重作为初始权重,进行迁移学习。
4. 动态调整学习率:使用学习率调度策略,如指数衰减或者使用算法如Adam,Adagrad等。
5. 贝叶斯优化:使用贝叶斯优化算法来选择最优参数。
相关问题
深度学习模型训练调参技巧
深度学习模型训练调参技巧包括:
1. 数据预处理: 包括数据标准化,归一化等
2. 模型架构: 选择合适的网络结构和层数
3. 损失函数: 选择合适的损失函数
4. 优化器: 选择合适的优化器,如Adam,SGD等
5. 学习率: 调整学习率,避免过拟合或欠拟合
6. 正则化: 使用正则化方法,如Dropout, L1/L2正则化
7. 模型评估: 使用交叉验证,网格搜索等方法评估模型性能.
谷歌深度学习调参手册
《Deep Learning Tuning Playbook》是一本深度学习调参手册,旨在提供深度学习模型的实践经验和调参建议。这本手册由一支由研究人员和工程师组成的团队编写,他们通过自己训练神经网络的实验结果总结了一些调参的技巧和实践建议。该手册包含了一些关于如何优化深度学习模型的细节,重点关注超参数调整过程。需要注意的是,这本手册并不是一个完整的深度学习教程,它更侧重于调参方面的内容。
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