tensorflow 调参过程
1. optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1)
参数小,loss减少的慢;参数大,出现Nan问题
2. optimizer = tf.train.AdadeltaOptimizer(learning_rate=1)
改为自适应参数形式
3. tf.nn.relu() 改为 tf.nn.leaky_relu()
tensorflow 调参过程的更多相关文章
- 调参过程中的参数 学习率,权重衰减,冲量(learning_rate , weight_decay , momentum)
无论是深度学习还是机器学习,大多情况下训练中都会遇到这几个参数,今天依据我自己的理解具体的总结一下,可能会存在错误,还请指正. learning_rate , weight_decay , momen ...
- xgboost调参过程
from http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396
- scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结
在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn ...
- 调参必备---GridSearch网格搜索
什么是Grid Search 网格搜索? Grid Search:一种调参手段:穷举搜索:在所有候选的参数选择中,通过循环遍历,尝试每一种可能性,表现最好的参数就是最终的结果.其原理就像是在数组里找最 ...
- DJI-A2调参详细教程
DJI-A2飞控系统用户手册 https://wenku.baidu.com/view/bb632f88227916888586d749.html DJI-A2调参软件视频教程 http://www. ...
- Python中Gradient Boosting Machine(GBM)调参方法详解
原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in Gradient Boosting (GBM) in Python by Aarshay Jain 原文翻译与校对 ...
- 机器学习--Gradient Boosting Machine(GBM)调参方法详解
一.GBM参数 总的来说GBM的参数可以被归为三类: 树参数:调节模型中每个决策树的性质 Boosting参数:调节模型中boosting的操作 其他模型参数:调节模型总体的各项运作 1.树参数 现在 ...
- LSTM调参经验
0.开始训练之前先要做些什么? 在开始调参之前,需要确定方向,所谓方向就是确定了之后,在调参过程中不再更改 1.根据任务需求,结合数据,确定网络结构. 例如对于RNN而言,你的数据是变长还是非变长:输 ...
- sklearn-GBDT 调参
1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegre ...
随机推荐
- printf()、sprintf()、vprintf()、vsprintf()(转)
转自http://sumsung753.blog.163.com/blog/static/14636450120112151092934/ 一.printf() printf()函数优点在于可以格式化 ...
- vue刷新当前路由
原理:跳转到空白页,然后再快速跳回原来的页面: 1,新建一个refresh.vue页面并添加到路由,页面内容如下 <script> export default { beforeRoute ...
- 页面中直接显示FTP中的图片
页面中直接显示FTP中的图片 FTP根目录下有一张图片,如下 第一步: 通过如下格式,在浏览器上输入路径,确定可看到图片 ftp://root:root@127.0.0.1/111.png ftp:/ ...
- 电脑小白和ta的小白电脑——Git的使用
简单介绍Git的安装和基本指令,不要抱太大希望QAQ 看完这篇博客,最多学会如何向远程库上传和从远程库拉取项目,复杂功能要 做中学! (一)Git的安装 1.下载 (1)官网下载地址: https:/ ...
- unity解压缩zip发布后的一些问题
前段时间项目需要,搞了下zip的解压缩问题,也是利用ICSharpCode.SharpZipLib.dll来处理的zip,这里说下之前遇到的坑(这里提供我用的这个库ICSharpCode.SharpZ ...
- F2833x 调用DSP函数库实现复数的FFT的方法
转载自:http://blog.csdn.net/aeecren/article/details/67644363:个人觉得写的很详细,值得一看 在数字信号处理中,FFT变换是经常使用到的,在DSP中 ...
- grid-layout
<!-- 创建三个网格布局--> .wrapper { <!--创建一个网格布局 --> display: grid; <!--创建3列 且每列都等距 --> gr ...
- react-native 安装的时候遇到的问题
JAVA JDK必须要版本8以上(卡了我好大一会,不要忘了环境变量换成8的路径) 这个报错是因为我的版本没升级? 总之解决方法如下 给升级下就好啦~ 然后出现个这么个问题,是因为我用的测试手机是红米 ...
- 简单的bootstarp项目实例
===========index.html==============<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset= ...
- C# 温故之.NET 异步
Bitter Coffee的温故之.NET 异步 相当经典(请允许我用经典两字),读了好几遍,留存.