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深度学习模型训练:超参数调优关键
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更新于2024-07-15
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第十四章主要探讨了深度学习模型训练中的一个重要环节——超参数调整。在深度学习中,模型性能往往受到大量参数的影响,包括网络结构的层宽、深度、连接方式,以及优化过程中的损失函数、学习率、批样本大小和优化器参数等。这些参数并非所有都需要细致调整,因为时间和资源有限,不可能对每个参数进行精细优化。实际上,一些超参数对模型效果的影响更大,理解和掌握它们的作用及其可能带来的影响,对于提高深度学习训练效率至关重要。 超参数调整在深度学习中的作用至关重要,它既是理论与实践的桥梁,也是探索深度学习理论的关键支持。超参数调整大致可分为手动调整和自动优化两种方法。手动调整通常依赖于经验和直觉,而自动优化则利用机器学习算法来寻找最优参数组合,如网格搜索、随机搜索或更复杂的优化算法。 14.2节进一步定义了超参数与参数的区别:参数是模型训练过程中由数据驱动调整的,如卷积核的具体参数,而超参数是预先设定或在训练过程中人工设定的,如学习率,无需数据驱动。需要注意的是,虽然卷积核数量和尺寸看似与核参数相似,但它们属于超参数范畴。 此外,神经网络中的超参数主要分为三类:网络参数,如连接方式(如相加、相乘或串接);优化参数,涉及学习率、批量大小等影响优化过程的参数;正则化参数,用于控制模型复杂度防止过拟合的参数,如L1和L2正则化强度。 理解并有效地管理超参数是深度学习实践中的核心技能,它关系到模型的性能、训练效率以及对理论的理解和推进。在实际操作中,结合经验、文献指导和实验探索,才能逐步提升超参数调整的水平。
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第十四章_超参数调整.md
2020/7/27
4 / 20
超
参
数
如何影
响模型
容量
原因 注意事项
优
化
器
动
量
调⾄最
优,可
能提升
有效容
量
动量参数通常⽤来加快训练,同时更
容易跳出极值点,避免陷⼊局部最优
解。
模
型
深
度
同条件
下,深
度增
加,模
型容量
提升
同条件,下增加深度意味着模型具有
更多的参数,更强的拟合能⼒。
同条件下,深度越深意味着参数越多,需要的时间
和硬件资源也越⾼。
卷
积
核
尺
⼨
尺⼨增
加,模
型容量
提升
增加卷积核尺⼨意味着参数量的增
加,同条件下,模型参数也相应的增
加。
14.2.6 部分超参数合适的范围
超参数 建议范围 注意事项
初始学习
率
SGD: [1e-2, 1e-1]
momentum: [1e-3, 1e-2]
Adagrad: [1e-3, 1e-2]
Adadelta: [1e-2, 1e-1]
RMSprop: [1e-3, 1e-2]
Adam: [1e-3, 1e-2]
Adamax: [1e-3, 1e-2]
Nadam: [1e-3, 1e-2]
这些范围通常是指从头开始训练的情况。若是微
调,初始学习率可在降低⼀到两个数量级。
损失函数
部分超参
数
多个损失函数之间,损失值之间尽量相
近,不建议超过或者低于两个数量级
这是指多个损失组合的情况,不⼀定完全正确。单
个损失超参数需结合实际情况。
批样本数
量
[1:1024]
当批样本数量过⼤(⼤于6000)或者等于1时,需要
注意学习策略或者内部归⼀化⽅式的调整。
丢弃法⽐
率
[0, 0.5]
权重衰减
系数
[0, 1e-4]
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