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机器学习超参调优:常用8种方法
编程算法
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超参数调优是机器学习例程中的基本步骤之一。该方法也称为超参数优化,需要搜索超参数的最佳配置以实现最佳性能。机器学习算法需要用户定义的输入来实现准确性和通用性之间的平衡。这个过程称为超参数调整。有多种工具和方法可用于调整超参数。 我们整理了一份用于调整机器学习模型超参数的前八种方法的列表。 1 贝叶斯优化 贝叶斯优化已成为机器学习算法超参数调整的有效工具,更具体地说,适用于深度神经网络等复杂模型。它提供了一个有效的框架来优化昂贵的黑盒功能,而无需知道它的形式。它已应用于多个领域,包括学习最优机器人力学、序列
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如何 30 天吃掉 TensorFlow2.0 ?
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2019-07-10
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