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()…

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 , momentum这三个参数的含义. 并附上demo.   我们会使用一个例子来说明一下:             比如我们有一堆数据…

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

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 GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

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大值.(为什么叫网格搜索?以有两个参数的模型为例,参数a有3种可能,参数b有4种可能,把所有可能性列出来,可以表示成一个3*4的表格,其中每个cell就是一个网格,循环过程就像是在每个网格里遍历.搜索,所以叫grid search) Simple Grid Search:简单的网格搜索 以2个参数的…

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.bilibili.com/video/av7767675/ 一:安装驱动程序和调参软件 要先在DJI官网下载软件. 下载完软件后,点击进去主界面 调参过程需要为系统供电, 注意:USB端口最多能提供500mA电流,则需要接电池供电. 飞行控制模式 2.工具检查 工具:调参系数的保存导出导入,陀螺仪.…

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:@酒酒Angie(drmr_anki@qq.com) && 寒小阳(hanxiaoyang.ml@gmail.com) 时间:2016年9月. 出处:http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/52663170 1.前言 如果一直以来你…

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 现在我们看一看定义一个决策树所需要的参数.注意我在这里用的都是python里scikit-learn里面的术语,和其他软件比如R里用到的可能不同,但原理都是相同的. min_ samples_split  定义了树中一个节点所需要用来分裂的最少样本数. 可以避免过度拟合(over-fitting).如果…

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:输入输出对应关系是many2one还是many2many等等,更多结构参考如下 非RNN的普通过程,从固定尺寸的输入到固定尺寸的输出(比如图像分类)输出是序列(例如图像标注:输入是一张图像,输出是单词的序列)输入是序列(例如情绪分析:输入是一个句子,输出是对句子属于正面还是负面情绪的分类)输入输出都是…

1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,我们把重要参数分为两类,第一类是Boosting框架的重要参数,第二类是弱学习器即CART回归树的重要参数. 下面我们就从这两个方面来介绍这些参数的使用. 2. GBDT类库boost…

本文链接:https://blog.csdn.net/u012735708/article/details/837497031. 概述在竞赛题中,我们知道XGBoost算法非常热门,是很多的比赛的大杀器,但是在使用过程中,其训练耗时很长,内存占用比较大.在2017年年1月微软在GitHub的上开源了LightGBM.该算法在不降低准确率的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右.LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升算法.可用于排序,分类,回归以及很多…

原文地址: https://plushunter.github.io/2018/02/26/%E8%87%AA%E7%84%B6%E8%AF%AD%E8%A8%80%E5%A4%84%E7%90%86%E7%B3%BB%E5%88%97%EF%BC%887%EF%BC%89%EF%BC%9ATextCNN%E8%B0%83%E5%8F%82%E6%8A%80%E5%B7%A7/ 对于文本分类或者其他任务,我们在尝试复杂模型之前都要针对任务使用常见的简单模型做个baseline.对于文本分类而言f…

Colab连接与数据预处理 Colab连接方法见上一篇博客 数据预处理: import pandas as pd import pickle import numpy as np # 训练数据和测试数据路径 train_path = './security_train.csv' test_path = './security_test.csv' # 将csv格式的训练数据处理为txt文本,只包含文件标签和api序列 def read_train_file(path): labels = [] #…

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 GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

Auto ML自动调参 本文介绍Auto ML自动调参的算法介绍及操作流程. 操作步骤 登录PAI控制台. 单击左侧导航栏的实验并选择某个实验. 本文以雾霾天气预测实验为例. 在实验画布区,单击左上角的Auto ML > 模型自动调参. 在自动调参配置页面,选择需要调参的算法,单击下一步. 说明 一个实验中有多个算法时请单选一个算法. 在调参配置模块,选择调参方式,完成后单击下一步. 阿里云机器学习提供如下调参方式供选择: EVOLUTIONARY_OPTIMIZER 随机选定a个参数候选集(探…

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on…

微调 #阿尔法 "learning_rate": 3e-5, #学习率衰减 "weight_decay": 0.1,// "weight_decay": 0.01, "clip_grad": 2, "batch_size": 30, "epoch_num": 1, "min_epoch_num": 1, "patience": 0.02, &quo…

 一.word2vec调参   ./word2vec -train resultbig.txt -output vectors.bin -cbow 0 -size 200 -window 5 -negative 0 -hs 1 -sample 1e-3 -threads 12 -binary 1 一般来说,比较喜欢用cbow ,因为模型中 cbow有向量相加的运算.##保留意见   -cbow 0表示不使用cbow模型,默认为Skip-Gram模型 -size 表示词向量维数:经验是不超过100…

(Demo) 这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN.LSTM.BiLSTM.GRU以及CNN与LSTM.BiLSTM的结合还有多层多通道CNN.LSTM.BiLSTM等多个神经网络模型的的实现.这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题.处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚. Demo Site:  https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-…

闲话: 作为一个控制专业的学生,说起PID,真是让我又爱又恨.甚至有时候会觉得我可能这辈子都学不会pid了,但是经过一段时间的反复琢磨,pid也不是很复杂.所以在看懂pid的基础上,写下这篇文章,方便学习和交流. ============================================================================= PID控制器是工业过程控制中广泛采用的一种控制器,其中,P.I.D分别为比例(Proportion).积分(Integral).微…

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share https://www.imooc.com/article/43784?block_id=tuijian_wz 鄙人调参新手,最近用lightGBM有…

欢迎关注博主主页,学习python视频资源 https://blog.csdn.net/q383700092/article/details/53763328 调参后结果非常理想 from sklearn.model_selection import GridSearchCV from sklearn.datasets import load_breast_cancer from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection…

调参步骤: 遥控器,电动机和电调对应的APM飞控连线——遥控器校准——电调行程校准——加速度计校准——磁罗盘校准——故障保护设定(遥控器和飞控)——飞行模式设定并调整——自动调参设定选项 APM飞控调参所需的软件为: 用USB线把飞控连接至电脑, 打开驱动精灵,安装驱动 已安装驱动. 打开Mission Planner 刷固件——点击初始设计——安装固件——点击小车——然后点击四轴 连接 点击初始设置——必要硬件 加速度计校准(按提示操作.....) 磁罗盘校准 遥控器校准 飞行模式校准 APM…

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read…

该示例所用的数据可从该链接下载,提取码为3y90,数据说明可参考该网页.该示例的“模型调参”这一部分引用了这篇博客的步骤. 数据前处理 导入数据 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cross_validation import train_test_split ### Load data ### Split the data to train and test sets data = pd.read_csv('data/loa…

核化这个概念在很多机器学习方法中都有应用,如SVM,PCA等.在此结合sklearn中的KPCA说说核函数具体怎么来用. KPCA和PCA都是用来做无监督数据处理的,但是有一点不一样.PCA是降维,把m维的数据降至k维.KPCA恰恰相反,它是把m维的数据升至k维.但是他们共同的目标都是让数据在目标维度中(线性)可分,即PCA的最大可分性. 在sklearn中,kpca和pca的使用基本一致,接口都是一样的.kpca需要指定核函数,不然默认线性核. 首先我们用下面的代码生成一组数据. import…

一.参数速查 参数分为三类: 通用参数:宏观函数控制. Booster参数:控制每一步的booster(tree/regression). 学习目标参数:控制训练目标的表现. 二.回归 from xgboost.sklearn import XGBRegressor from sklearn.model_selection import ShuffleSplit import xgboost as xgb xgb_model_ = XGBRegressor(n_thread=8) cv_spli…

from xgboost import XGBClassifier XGBClassifier(max_depth=3,learning_rate=0.1,n_estimators=100,silent=True,objective='binary:logistic', booster='gbtree',n_jobs=1,nthread=None,gamma=0,min_child_weight=1, max_delta_step=0, subsample=1, colsample_bytree…

- xgboost 基本方法和默认参数 - 实战经验中调参方法 - 基于实例具体分析 在训练过程中主要用到两个方法:xgboost.train()和xgboost.cv(). xgboost.train(params,dtrain,num_boost_round=10,evals=(),obj=None,feval=None,maximize=False,early_stopping_rounds=None, evals_result=None,verbose_eval=True,learnin…

转自:https://www.zhihu.com/question/25097993 我和@杨军类似, 也是半路出家. 现在的工作内容主要就是使用CNN做CV任务. 干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. 看了杨军的回答. 对于这个回答, 下面的评论里面 @纪秋佳 说的…