概述 在过去的几年中，神经网络在各个领域产生了重大影响。然而，神经网络易于应用却难以训练，它可以看作是一个随机初始化的模型在大型数据集上做暴力搜索的过程。研究者们必须小心进行模型设计、算法设计以及相应的超参数选择。无免费午餐理论也说明了没有一套方法是能够解决所有问题的。 超参数是那些无法在模型训练过 ...
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移动开发 时间：
2020-03-18 13:56:45
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1. 超参数的重要性级别：红->桔->紫 2. 如何调整参数 2.1 不要用grid来设置选择，因为不同参数的重要性不同 参数的选择范围从一个比较大的，到后来一个较小的 3. 为超参数选择合适的范围 3.1 uniform选择：如每层的节点数或网络层数。但并不是适用于所有超参数 3.2 scale的 ...
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其他好文 时间：
2018-04-30 22:12:01
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# Hyperparameter selection loop
score_hist = []
Cvals = [0.001, 0.003, 0.006, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.1]
for C in Cvals:
model.C = C
score = cv_loop(Xt, y, model, N)
score_hi...
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编程语言 时间：
2015-08-11 21:28:54
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