神经网络调参策略：warmup实战与理论解析

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"《神经网络取得好效果的调参技巧》是一篇关于深度学习和机器学习的实用指南，收录于2022年3月8日的Kaggle竞赛宝典系列，主要探讨了在神经网络模型训练过程中优化参数的方法。文章重点关注了warmup策略，这是一种广泛应用于实践中的技术，特别是在Transformer架构中，如Post-LN Transformer，它在模型训练初期采用较高的学习率，然后逐渐降低，以提高稳定性。 warmup策略的理论基础尚未完全得到证实，但其在实践中已被证明能改善训练效率。在Transformer模型中，warmup表现为学习率随迭代次数的递增，通常在前几轮采用较大值，然后逐渐减小。这种策略有助于防止训练初期由于学习率过大导致的Loss值偏大问题，并且对SGD优化器尤其关键。 此外，文章还提到了RectifiedAdam（RAdam）算法，这是一种针对warmup早期数据不足可能导致的偏差和方差问题提出的优化方法。RAdam通过减小随机初始化带来的方差，即便在排除warmup影响后，其方差也比传统Adam优化器更小。这表明RAdam在处理这类问题上具有优势。 该篇文章提供了一个名为AdamWarmup的类实现，用于在实际代码中应用warmup策略。作者建议在调参时考虑这些策略，尤其是在参与Kaggle竞赛或进行深度学习项目时，以提升模型性能和训练效果。 这篇文档对于理解如何在神经网络模型中有效地进行参数调整，特别是利用warmup和RAdam优化技术，对机器学习工程师和竞赛参与者来说，是一份宝贵的参考资料。"

Python机器学习(scikit-learn)：监督学习 - 神经网络（深度学习）-谢TS的博客.pdf

2023-07-19 上传
神经网络，尤其是深度学习，已经成为解决复杂问题的强大工具，尤其是在图像识别、自然语言处理和推荐系统等领域取得了显著成就。然而，深度学习算法通常需要精细调参，并且针对特定应用场景设计。 **多层感知机...

解析卷积神经网络 ——深度学习实践手册 魏秀参

2019-03-17 上传
《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》是由魏秀参撰写的深度学习领域参考资料。在这本书中，作者详细解析了卷积神经网络（CNN）的原理，并结合视觉实践介绍了如何应用这些原理解决实际问题。该书不仅介绍了CNN的...

1. ARIMA 2. SARIMA 3. VAR 4. Auto-ARIMA 5. Auto-SARIMA 6. LSTM 7. GRU 8. RNN 9. CNN 10. MLP 11. DNN 12. MLP-LSTM 13. MLP-GRU 14. MLP-RNN 15. MLP-CNN 16. LSTM-ARIMA 17. LSTM-MLP 18. LSTM-CNN 19. GRU-ARIMA 20. GRU-MLP 21. GRU-CNN 22. RNN-ARIMA 23. RNN-MLP 24. RNN-CNN 25. CNN-ARIMA 26. CNN-MLP 27. CNN-LSTM 28. CNN-GRU 29. ARIMA-SVM 30. SARIMA-SVM 31. VAR-SVM 32. Auto-ARIMA-SVM 33. Auto-SARIMA-SVM 34. LSTM-SVM 35. GRU-SVM 36. RNN-SVM 37. CNN-SVM 38. MLP-SVM 39. LSTM-ARIMA-SVM 40. LSTM-MLP-SVM 41. LSTM-CNN-SVM 42. GRU-ARIMA-SVM 43. GRU-MLP-SVM 44. GRU-CNN-SVM 45. RNN-ARIMA-SVM 46. RNN-MLP-SVM 47. RNN-CNN-SVM 48. CNN-ARIMA-SVM 49. CNN-MLP-SVM 50. CNN-LSTM-SVM 51. CNN-GRU-SVM 52. ARIMA-RF 53. SARIMA-RF 54. VAR-RF 55. Auto-ARIMA-RF 56. Auto-SARIMA-RF 57. LSTM-RF 58. GRU-RF 59. RNN-RF 60. CNN-RF 61. MLP-RF 62. LSTM-ARIMA-RF 63. LSTM-MLP-RF 64. LSTM-CNN-RF 65. GRU-ARIMA-RF 66. GRU-MLP-RF 67. GRU-CNN-RF 68. RNN-ARIMA-RF 69. RNN-MLP-RF 70. RNN-CNN-RF 71. CNN-ARIMA-RF 72. CNN-MLP-RF 73. CNN-LSTM-RF 74. CNN-GRU-RF 75. ARIMA-XGBoost 76. SARIMA-XGBoost 77. VAR-XGBoost 78. Auto-ARIMA-XGBoost 79. Auto-SARIMA-XGBoost 80. LSTM-XGBoost 81. GRU-XGBoost 82. RNN-XGBoost 83. CNN-XGBoost 84. MLP-XGBoost 85. LSTM-ARIMA-XGBoost 86. LSTM-MLP-XGBoost 87. LSTM-CNN-XGBoost 88. GRU-ARIMA-XGBoost 89. GRU-MLP-XGBoost 90. GRU-CNN-XGBoost 91. RNN-ARIMA-XGBoost 92. RNN-MLP-XGBoost 93. RNN-CNN-XGBoost 94. CNN-ARIMA-XGBoost 95. CNN-MLP-XGBoost 96. CNN-LSTM-XGBoost 97. CNN-GRU-XGBoost 98. ARIMA-ANN 99. SARIMA-ANN 100. VAR-ANN 上面这些缩写模型的全称及相关用途功能详细解释

2023-07-15 上传
11. DNN (Deep Neural Network): 深度神经网络，具有多个隐藏层的神经网络模型，能够学习更复杂的特征表示。 12. MLP-LSTM: 结合了多层感知机和长短期记忆网络的模型，用于时间序列数据的建模和预测。 13. MLP-GRU...

P=[-1:0.1:1]；T=[-0.96,-0.577,-0.0729,0.377,0.641,0.66,0.461,0.1336,-0.201,-0.434,-0.5,-0.393,-0.1647,0.0988,0.3072,0.396,0.3449,0.1816,-0.0312,-0.2183,-0.3201].给出算法思路，试用Matlab编程同时设计和实现分别包含6~12个隐单元的三层前馈BP神经网络，并通过计算误差，确定选择哪种隐单元个数的网络可得到相对最好的BP网络。

2023-06-07 上传
这道题目是一个典型的BP神经网络的应用题目，需要我们用Matlab编程实现。下面是具体的算法步骤： 1.加载数据集 P 和 T。 2.初始化神经网络参数，包括输入层、输出层和隐层的神经元个数等。 3.将数据集进行划分，...

设P=[-1:0.1:1]；T=[-0.96,-0.577,-0.0729,0.377,0.641,0.66,0.461,0.1336,-0.201,-0.434,-0.5,-0.393,-0.1647,0.0988,0.3072,0.396,0.3449,0.1816,-0.0312,-0.2183,-0.3201].试用Matlab编程同时设计和实现分别包含6~12个隐单元的三层前馈BP神经网络，并通过计算误差，确定选择哪种隐单元个数的网络可得到相对最好的BP网络。

2023-06-07 上传
代码中使用了`fitnet`函数创建了一个三层前馈BP神经网络，`hiddenLayerSizes`定义了隐层单元数的范围，并在循环中依次训练和测试了不同隐层单元数的网络，并计算了每个网络的误差。最后使用`plot`函数将不同隐层单元...

零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络.pdf

2023-10-17 上传
《零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络.pdf》是一本介绍深度学习中的循环神经网络的学习指南。循环神经网络是一种能够处理时间序列数据的机器学习模型，广泛应用于语言处理、自然语言生成、图像处理等领域。 该书...

已知字符点阵为 模式，两组训练数据为 设计一个能够存储这两个字符的离散Hopfield神经网络

2023-05-26 上传
接下来，我们需要构建离散Hopfield神经网络。假设我们需要存储n个向量，则网络中将有n个神经元。每个神经元i的状态可以表示为Si，其输出为： Si = sign(∑wjixj) 其中，wj是神经元i与神经元j之间的连接权重，xj是...

神经网络PID智能调参

2023-04-03 上传
神经网络PID智能调参是一种利用神经网络算法来自动调整PID参数的方法。它可以通过分析系统响应数据来自适应地调整PID参数，从而实现更好的控制效果。具体来说，该方法通过神经网络学习系统的动态特性，从而预测未来...

神经网络算法PID智能调参

2023-04-03 上传
神经网络算法与PID控制算法本质上是不同的控制方法，不能直接使用神经网络算法进行PID智能调参。 PID控制算法是一种经典的控制算法，包括比例、积分、微分三个控制部分，通过对这三个部分的权重调整来实现对系统的...

神经网络random search调参

2023-09-21 上传
神经网络调参是通过改变网络的超参数，如学习率、激活函数、正则化参数等来优化模型的性能。传统的方法是手动调整超参数，但这种方法费时费力且不一定能找到最优的超参数组合。 Random search（随机搜索）是一种...
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