算法工程师必读：实战技巧+1090页PDF | 机器学习与深度学习炼丹秘籍

"《算法工程师炼丹Tricks手册》是一份详尽的2023年8月9日发布的文档，主要聚焦于Kaggle竞赛中的AI和人工智能算法介绍和技术详解。该手册涵盖了机器学习和深度学习领域的实用技巧，旨在帮助工程师们提升竞赛表现。核心内容包括： 1. CyclicLR：这是一种学习率调度策略，通过周期性地调整学习率，使得模型能够在单位时间内探索多个局部最优解，便于集成多个模型以提高整体性能。 2. Scheduler示例：文中提供了具体的scheduler函数，利用余弦函数控制学习率的动态变化，确保在训练的不同阶段能够适应不同的学习率策略。 3. WithFlooding 或称梯度洪水算法，通过在训练loss达到一定阈值时反转梯度方向，使模型在平坦损失区域进行随机漫步，有助于发现更优解和双峰现象（double descent）。 4. Warmup：这是初始化阶段的一种优化策略，通过逐渐增加学习率，避免模型过早对数据过拟合，同时保持深层特征的稳定性。 5. RAdam：一种自适应优化算法，利用指数移动平均来估计梯度的一阶矩和二阶矩，实现更精准的动态学习率调整。 6. Adversarial Training：对抗训练，通过在训练时引入人为的攻击样本（如FGSM、I-FGSM和PGD等），增加模型对于恶意输入的鲁棒性，相当于在模型训练中添加了正则化元素。 这些技巧都是实战经验的结晶，旨在帮助读者在实际的Kaggle竞赛中更好地理解和应用AI和机器学习算法，提升模型性能。1090页的PDF内容丰富，提供了深入的技术细节和案例分析，是算法工程师提升技能和应对复杂挑战的重要参考资料。"