在
深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积
神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。
在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果N网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。
技术博客Towards Data Science最近发布了
做dl也有一段时间了，积累了一些经验，也在网上看到一些别人的经验。 为了面试，结合知乎上面的问答，我也总结了一下，欢迎大家补充。知乎 深度学习调参有哪些技巧？一. 初始化 有人用normal初始化cnn的参数，最后acc只能到70%多，仅仅改成xavier，acc可以到98%。二.从理解CNN网络以产生直觉去调参数的角度考虑，应该使用可视化 可视化（知乎用户 杨军）1.Visualize L
KNN算法概述kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。
KNN算法不仅可以用于分类，还可以用于回归。通过找出一个样本的k个最近邻居，将这些邻居的属性的平均值赋给该样本，就可以得到该样本的属性。更有用的方法是将不同距
cnn调参技巧记录，好的参数不光可以加速模型收敛，而且可以有效的避免很多错误。当然在很多简单任务中可能完全随机的模型初始参数，简单的一些建议学习率以及动量都可以得到一个比较满意的结果，比如单一，简单的降质模型下的图像生成，类别简单少量的一些分类任务等，不好的初始化参数是可以应对简单任务的。但是对于复杂任务就很难了，因为初始化参数选择的不好，导致结果十分不可控。因为不好的初始化参数导致结果很不可靠，
目录一 更多优化算法回顾1.AdaGrad算法2.RMSProp3.Adam4.自定义优化算法二.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLu4.Leaky-ReLU5.ELU6.maxout三.网络初始化四 批归一化五 数据增强六 其他调参技巧一 更多优化算法回顾随机梯度下降局部极值鞍点问题动量梯度下降问题受学习率影响很大（如果学习率设置过大，收敛很慢）每一个维度得学习率一样（a是针对全局
在前面的博客中，对鸢尾花数据集以及手写字体数据集进行了分析，knn算法对于较大的数据集也能有比较好的预测结果，但是比较困扰的问题是，对于其中的一些参数的设置，怎样才算好的呢，什么样的参数才能让这个算法更加高效呢？对此进行了如下总结。1. algorithm1.1 4种算法在建立knn模型的时候，对于搜索最近的k个点，可以采取不同的算法：暴力搜索brute 该算法会计算待测样本和样本集中所有样本的距
目录1、k近邻算法 KNN1.1、核心思想1.2、算法流程1.3、距离定义1.3、优缺点1.4、参数和模型参数2、线性回归法 Linear Regression2.1、简单线性回归2.1.1、一类机器学习算法的基本思路2.1.2、回归算法的衡量2.2、多元线性回归2.3、多项式回归 1、k近邻算法 KNNk邻近算法，或者说k最邻近（kNN，k-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分
KNN算法K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法。它的思想是： 在训练集中数据和标签已知的情况下，输入测试数据，将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较，找到训练集中与之最为相似的前K个数据，则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类。kNN算法三要素： k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则KNN算法的步骤： 1、收集数据集
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2023-09-15 21:58:08
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目录一、绘图函数中的参数（以plot为例1.'Color'2.'LineStyle'3. 'LineWidth'5.'MarkerIndices'6.'MarkerEdgeColor'7.'MarkerFaceColor'8.'MarkerSize'9.关于plot的输出二、查看与修改图像属性的函数1.get2.set(1)gcf(2)gca 一、绘图函数中的参数（以plot为例1.‘Color
一、learning rate 简述lr全称learning rate（一下简称lr），是机器学习和深度学习中最为重要的超参数之一，会影响模型训练结果的好坏，有时候甚至会直接导致整个模型无法使用。lr最直接的可观测的影响就是loss值的变化，较大的学习率会更容易收敛也更容易出现陷入局部最优解的情况，而过大的学习率会导致loss无法收敛甚至出现nan的情况；较小的学习率更容易找到全局最优解但是los
调参数是深度学习工作中，必不可少的一步。“得参数者，得天下“那么，调参的方法常见的有哪些？小编为您总结一番~01寻找合适的学习率(learning rate)学习率是一个非常非常重要的超参数在面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集时，学习率的最合适的值都是不确定的，所以，我们无法光凭经验来准确地确定学习率的值。策略：在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。下图利用fast
调参
原创
2021-07-12 14:39:54
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简单的调参法：网格搜索、简单随机抽样贝叶斯优化：假设有一系列观察样本，并且数据是一条接一条地投入模型进行训练（在线学习）。这样训练后的模型将显著地服从某个函数，而该未知函数也将完全取决于它所学到的数据。因此，我们的任务就是找到一组能最大化学习效果的超参数，即求最大化目标函数值的参数。算法流程：贝叶斯优化根据先验分布，假设采集函数（Acquisition function）而学习到目标函数的形状。在
"Editor$Edit$txbTitle":"这是绕过登录的标题：北京-宏哥"， 以上所述是小编给大家介绍的python接口自动化参数关联接口详解整合，}r2 = s.post(url2， 'XXX') # 填上面抓包内容c.set('.Cnblogs.AspNetCore.Cookies'，希望带小伙伴进一步巩固胜利的果实，那我们想办法将这个参数提取出来就可以了 二、提取参数 1、我们需要的参
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2023-10-14 23:03:04
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文章目录前言一、Ray Tune是什么？二、使用步骤1.安装包2.引入库3.读入数据（与Ray Tune无关）4.构建神经网络模型（与Ray Tune无关）5.模型的训练和测试（与Ray Tune无关）6.构建“Trainable”7.超参搜索总结 前言本文以PyTorch框架构建的卷积网络模型做分类任务为例介绍如何使用Ray Tune进行自动调参，相关代码引自官网文档。一、Ray Tune是什
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2023-10-20 22:39:57
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在机器学习中，模型的参数调整是非常重要的一件事，如果能找到合适的参数，那么模型的泛化能力就会得到很大的提升。但现实是，模型有很多参数，而且这些参数的取值范围也都很大。如果用人工手动去调整，既费时又费力。好在，scikit-learn给我们提供了一个自动调参的解决方案——网格搜索。GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。但是这个方法适合于小数
一、Jvm参数设置 1、设置内存参数 java -Xms64m #JVM启动时的初始堆
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2021-07-12 09:35:00
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一、jmap -heap 命令结果分析（1.8和1.7会有区别） jmap -heap pid Attaching to process ID 3764, please wait... Debugger attached successfully. Server compiler detected. ...
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2021-07-24 14:11:00
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点到直线距离，直线的点向式与一般式互换
原创
2021-08-05 11:01:05
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文章目录1.概述调参2.GridSearchCV调参第一步：学习率和迭代次数第二步：确定max_depth和num_leaves第三步：确定min_data_in_leaf和max_bin in第四步：确定feature_fraction、bagging_fraction、bagging_freq第五步：确定lambda_l1和lambd
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2022-02-23 17:15:09
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