什么是超参数? 机器学习模型中一般有两类参数:一类需要从数据中学习和估计得到,称为模型参数(Parameter)---即模型本身的参数.比如,线性回归直线的加权系数(斜率)及其偏差项(截距)都是模型参数.还有一类则是机器学习算法中的调优参数(tuning parameters),需要人为设定,称为超参数(Hyperparameter).比如,正则化系数λ,决策树模型中树的深度. 参数和超参数的区别: 模型参数是模型内部的配置变量,需要用数据估计模型参数的值:模型超参数是模型外部的配置,需要手动设…

Hyperparameter search 超参数搜索 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1 调试处理 需要调节的参数 级别一:\(\alpha\)学习率是最重要的需要调节的参数 级别二: Momentum参数 \(\beta\) 0.9是个很好的默认值 mini-batch size,以确保最优算法运行有效 隐藏单元数量 级别三: 层数 , 层数有时会产生很大的影响. learning rate decay 学习率衰减 级别四: NG在使用Adam算法时几乎不会调整\…

参考文献:Hyperband: Bandit-Based Configuration Evaluation for Hyperparameter Optimization I. 传统优化算法 机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系.最开始为了找到一个好的超参数,通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数.但是这种方式效率太慢,所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,…

1.什么是超参数 所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数.比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数.它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定的,经过不断试错来调整,或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举(叫做网格搜索).深度学习和神经网络模型,有很多这样的参数需要学习. 2.一些启发式规则 在实际应用中,当你使用神经网络去解决问题时,很难找到好的超参数.假设我们现在正在处理MINIST数据库的问题,并且对超参数是如何使用的一无所知.假设我们大…

进行参数的选择是一个重要的步骤.在机器学习当中需要我们手动输入的参数叫做超参数,其余的参数需要依靠数据来进行训练,不需要我们手动设定.进行超参数选择的过程叫做调参. 进行调参应该有一下准备条件: 一个学习器 一个参数空间 一个从参数空间当中寻找参数的方法 一个交叉验证的规则 一个性能评估的策略 下面我介绍几种调参的方法: 1:穷举式的网格搜索 sklearn当中的GridSearchCV实现了这种穷举是的网格搜索,其实这种方法是很简单的.下面是使用交叉验证来进行网格搜索的一个例子: from s…

这是HInton的第16课,也是最后一课. 一.学习一个图像和标题的联合模型 在这部分,会介绍一些最近的在学习标题和描述图片的特征向量的联合模型上面的工作.在之前的lecture中,介绍了如何从图像中提取语义有意义的特征.不过那是在没有从标题中得到帮助的情况下做的.显然在标题中的单词应该有助于从图片中提取合适的语义类型.类似的,图片也应该有助于在区分标题中的单词的意思是什么.所以idea就是我们要在一个很大的网络上,给他输入然后计算图像上提取的视觉特征向量,然后学习标题的单词表征,然后学着将这两…

1. Mini-batch梯度下降法 介绍 假设我们的数据量非常多,达到了500万以上,那么此时如果按照传统的梯度下降算法,那么训练模型所花费的时间将非常巨大,所以我们对数据做如下处理: 如图所示,我们以1000为单位,将数据进行划分,令\(x^{\{1\}}=\{x^{(1)},x^{(2)}--x^{(1000)}\}\), 一般地用\(x^{\{t\}},y^{\{t\}}\)来表示划分后的mini-batch. 注意区分该系列教学视频的符号标记: 小括号() 表示具体的某一个元素,指一个…

这一周的主体是调参. 1. 超参数:No. 1最重要,No. 2其次,No. 3其次次. No. 1学习率α:最重要的参数.在log取值空间随机采样.例如取值范围是[0.001, 1],r = -4*np.random.rand(), α = 10r. No. 2 Momentum β:0.9是个不错的选择.在1-β的log取值空间随机采样.例如取值范围[0.9, 0.999],则1-β的取值空间[0.001, 0.1]. No. 2 各个隐含层的神经元数量:可以在线性取值空间随机采样. No.…

一.前述 调优对于模型训练速度,准确率方面至关重要,所以本文对神经网络中的调优做一个总结. 二.神经网络超参数调优 1.适当调整隐藏层数对于许多问题,你可以开始只用一个隐藏层,就可以获得不错的结果,比如对于复杂的问题我们可以在隐藏层上使用足够多的神经元就行了, 很长一段时间人们满足了就没有去探索深度神经网络, 但是深度神经网络有更高的参数效率,神经元个数可以指数倍减少,并且训练起来也更快!(因为每个隐藏层上面神经元个数减少了可以完成相同的功能,则连接的参数就少了) 就好像直接画一个森林会很慢,但…

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面 论文状态:Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017 论文地址:https://arxiv.org/abs/1606.02228 github地址:https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark 在这篇文章中,作者在ImageNet上做了大量实验,对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响,对如何优化网络性能很有启发…