【深度学习入门到精通系列】特别正经的合理调参介绍~❤️
文章目录
- 1 建议优先在对数尺度上进行超参数搜索
- 2 选择合适的Epoch训练次数
- 3 调节Regularization parameter lambda
- 4 调节mini-batch size
- 5 如何选择梯度下降算法
- 6 如何选择激励函数
- 7 如何设置Weights和biases
- 8 选择何种Regularization
- 9 是否使用dropout
- 10 训练集多大比较合适
- 11 Loss函数选择
- 12 神经元的个数
- 13 自己模型的超参数
- 14 题外话
在训练神经网络的时候,需要调的参数很多,选一组最适合自己模型的参数。实际训练的时候如果不按照一定的顺序,会很乱。因此正确有序地调参很重要,需要调节的参数大概有如下几个:
神经网络的层数
每层神经元的个数
如何初始化Weights和biases
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