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

  1. 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 ...

  2. xgboost调参过程

    from http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52665396

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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. ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 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

  1. Lapack求解线性方程组

    可参见这两个页面: 1. http://www.culatools.com/dense/lapack/ 2. http://www.netlib.org/lapack/lug/node1.html 根 ...

  2. 对redux的粗略理解

    redux是一个js库,用于前端应用的状态管理,但是在一个较小的项目中,即一个并不需要太多交互的项目中完全可以不用redux,非要使用的话反而增加了项目的复杂度. 关于redux就是状态与数据一一对应 ...

  3. day2 购物车

    需求: 商家入口: 1.商品列表永久保存(暂时使用存储在文件,也可以使用sqlite)里. 2.商家可以增加商品,也可以修改商品价格 买家入口: 1.购物车信息永久保存,暂时使用存储在文件,也可以使用 ...

  4. day1 登录

    #!/usr/bin/env python #Author:windtalker import os, getpass import sqlite3 from time import ctime pr ...

  5. MSRHook与SSDTHook

    //方式1:MSR Hook #include <ntifs.h> UINT32 oldaddr = ; UINT32 pidtoprotect = ; PCLIENT_ID pid = ...

  6. POJ - 3264——Balanced Lineup（入门线段树）

    Balanced Lineup Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 68466   Accepted: 31752 ...

  7. 记一次 SSM 分页

    1.实体层(entity,pojo,domain) package com.entity; import java.io.Serializable; private int totalCount; / ...

  8. 手把手教你如何使用Cocos2d Console 进行html5项目发布

    手把手教你如何使用Cocos2d Console 进行html5项目发布   1.首先需要先安装Cocos2d Console运行需要的工具. 详情参见 这篇文章 http://www.cocoach ...

  9. JAVA面向对象之重载与重写

    重写:子类对父类方法的重新编写 返回值不变,形参不变 不能抛出新的或者范围更广的异常 class Animal{ public void move(){ System.out.println(&quo ...

  10. js的观察者模式

    观察者模式(发布-订阅模式):它定义对象间一种一对多的依赖关系,当一个对象的状态发生改变时,所有依赖于它的对象都将得到通知.由主体和观察者组成,主体负责发布事件,同时观察者通过订阅这些事件来观察该主体 ...