DARTS要做的事情，是训练出来两个Cell（Norm-Cell和Reduce-Cell），然后把Cell相连构成一个大网络，而超参数layers可以控制有多少个cell相连。 Norm-Cell： [输入与输出的FeatureMap尺寸保持一致] Reduce-Cell： [输出的FeatureM ...
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2020-06-28 20:44:11
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Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，与 TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle结合使用，可以记录模型训练过程当中的**超参数、Loss、Accu... ...
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2020-06-27 21:39:16
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正如你目前所看到的，神经网络的性能非常依赖超参数。因此，了解这些参数如何影响网络变得至关重要。常见的超参数是学习率、正则化器、正则化系数、隐藏层的维数、初始权重值，甚至选择什么样的优化器优化权重和偏置。 超参数调整过程 调整超参数的第一步是构建模型。与之前一样，在 TensorFlow 中构建模型。 ...
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2020-06-08 19:06:40
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1.梯度下降法 是一种基于搜索的最优化方法，作用是最小化一个损失函数。 但不是所有的函数都有唯一的极值点。 解决方案：多次运行，随机初始化点 梯度下降法的初始点也是一个超参数 线性回归法的损失函数具有唯一的最优解。 模拟实现梯度下降法 1 import numpy as np 2 import ma ...
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2020-06-05 21:05:44
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正则化的目的是为了防止过拟合，降低模型的复杂度。 正则化的打开方式： 在目标函数后面添加一个系数的“惩罚项”。 式中， 是一个常数， 为样本个数， 是一个超参数，用于控制正则化程度。 1、L1正则化：在目标函数后面加了所有特征系数的绝对值之和。L1正则化更适用于特征选择，每次更新过程中会减去或加上一 ...
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2020-05-30 22:03:08
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过滤法总结 到这里我们学习了常用的基于过滤法的特征选择，包括方差过滤，基于卡方，F检验和互信息的相关性过滤，讲解了各个过滤的原理和面临的问题，以及怎样调这些过滤类的超参数。通常来说，我会建议，先使用方差过滤，然后使用互信息法来捕捉相关性，不过了解各种各样的过滤方式也是必要的。所有信息被总结在下表，大 ...
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2020-05-29 13:33:00
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模型有很多参数，如何找到最佳的参数组合？ 调整参数何时为止：应该遵循偏差和方差协调的原则。 本章将介绍： 调整参数对机器学习的重要性 如何使用网格搜索优化参数 如何使用随机搜索优化参数 机器学习算法调参 调整算法参数是采用机器学习解决问题的最后一个步骤，有时也被称为超参数优化。 参数可以分为两种：一 ...
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2020-05-23 09:19:48
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神经网络的超参数有： 1. 学习率 2. 迭代次数 iteration 3. 隐藏层数 L 4. 激活函数 5. momentum 6. mini batch 7. 正则化参数 …… 1. 看training集的误差 考虑 1.是否需要加深网络 2.加长训练时间 3.尝试更先进的optimize算法... ...
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2020-05-20 21:40:04
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本文在调参记录6的基础上，继续调整超参数，测试Adaptively Parametric ReLU（APReLU）激活函数在Cifar10图像集上的效果。 深度残差网络+自适应参数化ReLU激活函数（调参记录6）https://www.cnblogs.com/shisuzanian/p/129074 ...
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2020-05-18 00:35:17
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1.基本使用 1.1参数不冲突 参数不冲突时，直接用一个字典传递参数和要对应的候选值给GridSearchCV即可 我这里的参数冲突指的是类似下面这种情况：① 参数取值受限：参数a='a'时，参数b只能取'b'，参数a='A'时，参数b能取'b'或'B'② 参数互斥：参数 a 或 b 二者只能选一个 ...
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2020-04-28 00:10:02
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