一、定义 神经架构搜索（Neural Architecture Search，简称 NAS）的核心思想是使用搜索算法来发现用于解决我们的问题所需要的神经网络结构。 有些论文的结果很难重现原因之一就是获得最优超参值往往需要花很大的力气。超参数的自动搜索优化是一个古老的话题了。 对于深度学习来说，超参数 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-04-03 23:51:29
阅读次数：
201
超参数调优方法 网格搜索 通过查找搜索范围内的所有的点来确定最优值。如果采用较大的搜索范围以及较小的步长，网络搜索有很大概率找到全局最优值。然而，这种搜索方案十分消耗计算资源和时间，特别是需要调优的超参数比较多的时候，因此，在实际应用中，网格搜索法一般会使用较广的搜索范围和步长，来寻找全局最优值可能 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-03-21 17:58:26
阅读次数：
67
随机森林与随机子空间 BaggingClassifier类也支持对特征采样，这种采样由两个超参数控制：max_features 与 bootstrap_features，他们的工作方式与max_samples 与 bootstrap一样，只是他们采样的是特征。这样，每个模型将会在一个随机的输入特征子 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-03-20 22:01:46
阅读次数：
107
参考url: 1、什么是模型验证 模型验证（model validation），即在选择模型和超参数之后，通过对训练数据进行学习，对比模型对已知数据的预测值与实际值的差异。 1、错误的模型验证方法 2、模型验证正确方法：留出集 先从训练模型的数据中留出一部分，然后用这部分留出来的数据来检验模型性能。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-03-18 23:44:17
阅读次数：
59
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 ...
分类：
移动开发 时间：
2020-03-18 13:56:45
阅读次数：
100
作者提出 ResNeXt 的主要原因在于：传统的要提高模型的准确率，都是加深或加宽网络，但是随着超参数数量的增加（比如channels数，filter size等等），网络设计的难度和计算开销也会增加。因此本文提出的 ResNeXt 结构可以在不增加参数复杂度的前提下提高准确率，同时还减少了超参数的 ...
分类：
Web程序 时间：
2020-03-13 01:25:26
阅读次数：
92
残差结构对比 本文也是一种残差结构，只是逐渐增加特征通道数，而不是像以前的一样，在下采样之后双倍特征图。 ResNet参数多了，删除下采样单元（双倍特征维度）仍然导致表现下降 how 每一个单元特征数目增加 网络结构 αα \alphaα是一个超参数，文中=48； 这里不能直接使用恒等映射，因为通道 ...
分类：
Web程序 时间：
2020-03-12 23:35:10
阅读次数：
86
超参数 定义 在拟合模型之前需要定义好的参数 适用 Linear regression: Choosing parameters Ridge/lasso regression: Choosing alpha k Nearest Neighbors: Choosing n_neighbors Para ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-14 13:12:52
阅读次数：
92
第四周 深度神经网络的核心概念 第 31 题 在我们的前向传播和后向传播实现中使用的“缓存”是什么？ A.它用于在训练期间缓存成本函数的中间值。 B.我们用它将在正向传播过程中计算的变量传递到相应的反向传播步骤。它包含了反向传播计算导数的有用值。 C.它用于跟踪我们正在搜索的超参数，以加快计算速度。 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-04 23:26:34
阅读次数：
200
验证集与测试集的区别 验证集 —— 是模型训练过程中单独留出的样本集，它可以用于调整模型的超参数和用于对模型的能力进行初步评估。 测试集 —— 用来评估模最终模型的泛化能力。但不能作为调参、选择特征等算法相关的选择的依据。 一个形象的比喻： 训练集 学生的课本；学生 根据课本里的内容来掌握知识。 验 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-01-03 14:17:48
阅读次数：
55
