图1. 十一类超参数的分类情况 在上图中Nengkan到超参数 2,3,4, 7 基本上关系到的时神经网络的分类正确率;9 基本上关系到代价函数曲线减少速度,一边有时也会关系到正确率;1,8,10 基本上关系到学速度,这点基本上体眼下训练数据代....这上面所提到的时某个超参数对于神经网络想到的首要关系到,并不代表着该超参数只关系到学速度或者正确率。

在上图中Nengkan到超参数 2,3,4, 7 基本上关系到的时神经网络的分类正确率;9 基本上关系到代价函数曲线减少速度,一边有时也会关系到正确率;1,8,10 基本上关系到学速度,这点基本上体眼下训练数据代价函数曲线的减少速度上;5,6,11 基本上....深厚度学神经网络人造智Neng数据代价函数文章分类Python后端开发©著作权归作者全部:来自51CTO博客作者TwcatL_tree的原创作品,请联系作者获取转载授权,否则将追究王法责任。

optimizer = torch.optim.SGD, lr=)

一、 正则化系数

正则化系数是一种别让过拟合的常见方法，通过对不同模型参数的权沉进行约束，来减细小模型的过拟合凶险。正则化系数通常分为L1和L2正则化， L1正则化倾向于使模型参数变得稀疏，而L2正则化会使模型参数在不关系到目标函数的情况下geng加连续平滑。

学率控制了模型中每次梯度geng新鲜的巨大细小。Ru果学率过细小，模型会收敛磨蹭磨蹭来需要geng许多的迭代次数；Ru果学率过巨大，模型会发散，无法收敛。一般情况下Neng先选择一个较巨大的学率，然后一点点减细小，以达到较优良的精度。

第6章 与学相关的技巧:在这一章中,作者分享了一些深厚度学实际操作中常用的手艺和技巧,包括权沉初始化、 正则化、超参数调优等,帮学者geng优良地应用深厚度学模型解决实际问题。在本篇深厚度学实战教程中,我们将探讨怎么利用循环神经网络进行时候序列拟合，也就是回归任务。眼下我们kankan一些具体的设置超参数的推荐。

Parameter是指模型中需要geng新鲜的变量， 如神经网络中的权沉和偏差，是模型的组成有些；Hyperparameter是指那些个无法直接从训练数据中学的变量，如学率、正则化系数、批次巨大细小等。Hyperparameter决定了模型的学过程，Neng关系到模型的性Neng。

下面开头介绍各个超参数怎么在实际操作中进行选择。

二、 优化器超参数

优化器超参数:包括学率、minn_batch巨大细小、迭代的epoch次数;在实际操作中，往往会绘制出亏本函数E随权沉变来变去的函数来确定怎么调整超参数。

订阅专栏本文详细介绍了深厚度学中几个关键超参数的学率、 权沉衰减、动量、RMSprop及Adam优化器的干活原理和作用。这篇博客是对深厚度学中比比kan关键的或者常见的超参数Zuo一个整理笔记。

虚假设只有两个超参数需要调试,常见的Zuo法为取一个网格:.原因hen轻巧松,基本上原因是深厚度学的超参数hen许多,这样的话两种参数douNeng一边尝试25种数值,geng轻巧松对比出哪一种参数对后来啊的关系到geng巨大。 Ru果有三个超参数需要调试,则取三维网格,以此类推。 而当你找到一个Zui优值的时候,放巨大这块区域,geng加准准的化地在此区域周围进行搜索: 至于超参数怎么怎么随机取值呢?这玩意儿比比kan讲究了...

learning-rate 的选择固定学率时,0.01,0.001等dou是比比kan优良的选择,再说一个我们Neng或一些自习惯优化算法。

所以呢,怎么智慧地选择超参数，成为了每一个深厚度学研究研究者与工事师非...不可面对的挑战与机遇。.手动选择超参数需要了解超参数Zuo了些啥，以及机器学模型怎么取得良优良的泛化。.巨大有些深厚度学算法dou有许许多超参数来控制算法。

train_loader = DataLoader

三、 超参数的选取

选择适当的超参数是深厚度学的一个困难点，一般用grid search、random search、bayesian optimization等方式，选出一组在验证数据集上性NengZui优的超参数组合。

基于超限学机与随机响应面方法的深厚度学超参数优化算法深厚度学模型的超参数优化是关系到模型性Neng的关键因素,实现优秀高大效的超参数优化算法Neng够搞优良深厚度学模型的效果,提升模型超参数搜索调....基于改进粒子群算法的深厚度学超参数优化方法.pdf。

在深厚度学中， 还有一种叫Zuo验证曲面的概念，它展示了模型性Neng怎么随超参数的变来变去而变来变去，有助于我们搞懂模型的敏感性和选择Zui佳超参数。深厚度学吴恩达课程笔记-参数VS超参数深厚度学的实践层面。全文共1556字， 预计学时长远5分钟来源:PexelsRu果在谷歌中搜索 怎么掌握一项〈技Neng〉，就Nengkan到hen许多在线课程、Youtube教程、书籍，或是Neng够完美回答该问题...

criterion = nn.CrossEntropyLossoptimizer = torch.optim.SGD, lr=, weight_decay=)

四、批次巨大细小

批次巨大细小是指每次参与模型训练的数据量。较细小的批次Nenggeng加准确反映数据的特征，但也需要geng许多的迭代次数，计算量会许多些。较巨大的批次Neng少许些计算量，但兴许会丢失数据的有些特征信息。

from sklearn.model_selection import GridSearchCVparam_grid = {'learning_rate': , 'weight_decay': }grid_search = GridSearchCVgrid_search.fitbest_model = grid_search.best_estimator_

超参数是关系到深厚度学模型性Neng的关键因素之一，通过调整合适的超参数，Neng提升模型精度和性Neng。但选择合适的超参数并非容易事，需要不断尝试和调整来达到Zui佳性Neng。在实际应用中，Neng借助相关工具和方法来寻找Zui优的超参数组合。

超参数是指那些个无法从训练数据中学而需手动设置的参数，它们对深厚度学模型的性Neng有关键关系到。正确选择超参数Neng帮模型足够学数据，别让过拟合等问题，所以呢，对深厚度学中的超参数需有一定了解。