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沙龙
2
回答
如何在培训阶段使用验证集?
我对在训练阶段如何使用验证集感到困惑(像CNN这样的
神经网络
)?在Matlab或python(Keras)这样的平台中,我将数据集分为训练集、验证集和测试集。我知道验证集用于
调
优
超
参数
(如神经元数目和学习速率),假设使用SDG优化器,如何根据验证集进行
调
优
?验证集是否只是给出了
神经网络
对不可见数据(验证集)表现的指示,然后基于此我手动设置了超
参数
?还是自动(优化器)
调
优
超
参数
?
浏览 0
提问于2020-07-19
得票数 2
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1
回答
超
参数
整定与正则化
、
、
、
、
在设计
神经网络
的体系结构时,是否应该考虑增加正则化(如Dropout、L1/L2等)即使在使用超
参数
调
优
优化问题之后?考虑到这两种方法都简化了问题,重点是什么(
调
优
或正则化)来实现更多的泛化?
浏览 0
提问于2022-12-08
得票数 1
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1
回答
如何让ANN产生完全不同的结果?
、
、
、
、
我正在尝试训练一个
人工
神经网络
,我知道之前有人问过这个问题,为什么结果会不同,答案是权重的初始化是随机的。我目前正在尝试做一些网格搜索来调整
参数
,但我发现在完全相同的
参数
搜索上,我得到了非常不同的结果。 我的问题是,
调
优
超
参数
的最佳实践是什么?
浏览 16
提问于2019-08-28
得票数 0
1
回答
有了自动化的超
参数
调
优
,我们还需要学习超
参数
调
优
吗?
、
、
像AWS这样的工具具有自动调整超
参数
的能力,即使使用Tensorflow的
神经网络
等复杂的algos也是如此。那么,我们是否还需要学习如何进行超
参数
调
优
,或者干脆把它留给像Sagemaker这样的工具呢?Thx
浏览 0
提问于2020-11-14
得票数 0
3
回答
在KNN中需要优化哪些
参数
?
、
、
支持向量机( SVM )、射频( RF )和
神经网络
(XGboost)有很多种,而KNN则很少。但是还需要测试哪些
参数
呢?有好文章吗? 谢谢
浏览 4
提问于2017-05-01
得票数 0
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1
回答
用于特征选择的LightGBM
、
、
我运行lightGBM进行特征选择,并使用从lightGBM中选择的特性运行
神经网络
(使用Keras)模型进行预测。关于我所遵循的方法,我有几个问题。当使用lightGBM进行特性选择时,我正在进行超
参数
调
优
。这是基于我的理解,随着超
参数
的变化,所选择的功能也会有所不同。我使用'goss‘算法和’增益‘作为特征重要性类型。我看过几篇他们使用lightGBM进行特性选择的文章,但我还没有看到在哪里进行超
参数
调
优
,它们只是使用默认设置。这是正确的
浏览 7
提问于2020-07-07
得票数 2
1
回答
神经网络
插入
参数
整定的r误差
、
、
我正在为波士顿数据集上的
神经网络
练习调整
参数
。我一直在犯一个持续的错误: caret_control <- trainControl(method = "repeatedcv", number =
浏览 0
提问于2018-04-03
得票数 1
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1
回答
MXNet-Caret训练和优化
、
、
、
、
我正在使用RStudio中的MXNet库来训练
神经网络
模型。 在使用插入符号训练模型时,我可以
调
优
"momentum“
参数
(其中包括)。这与随机梯度下降优化器有关吗?
浏览 24
提问于2019-02-03
得票数 0
2
回答
为什么超
参数
调
优
发生在验证数据集上,而不是在一开始?
、
、
、
、
尽管做了/使用过几次,但我仍然对使用验证集进行超
参数
调
优
感到有点困惑。据我所知,我选择一个模型,对训练数据进行训练,对训练数据进行性能评估,然后对验证数据进行超
参数
整定评估模型性能,然后选择最佳模型并对测试数据进行测试。假设我认为
神经网络
和随机森林可能对我的问题有用。那么,为什么我不开始搜索一个一般的,例如,
神经网络
体系结构,随机森林体系结构,并从一开始,评估哪一个模型是最好的一小部分数据变化的所有超
参数
无论如何。基本上为什么要选择一个基于人的“猜测”来做训练
浏览 0
提问于2022-05-28
得票数 0
1
回答
如何使用验证数据优化超
参数
、
、
我正在训练一个
神经网络
机器学习模型,对如何调整超
参数
感到有点困惑。我认为培训过程如下: 有人告诉我,验证数据也被用来
调
优
超
参数
。我不明白如何做到这一点,因为您在之后使用了验证数据,您已经构建了模型并对其进行了培训。我不能改变超
参数
,因为模型已经建立了。假设我有4个超<e
浏览 2
提问于2016-08-02
得票数 2
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1
回答
基于
神经网络
的软件性能自动
调
优
、
、
、
、
我目前正在测试两种不同消息传递系统的性能,并且有许多独立的
调
优
和加载
参数
影响消息速率。我想开发一种自动化的方法,它可以在给定的硬件上产生每秒最大的消息。常数:
浏览 0
提问于2014-03-20
得票数 0
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2
回答
神经网络
的模型
参数
和超
参数
及其训练验证阶段的整定
、
在那个
人工
神经网络
中,我是机器学习的新手。我在R中使用nnet软件包进行
神经网络
的训练。模型
参数
和超
参数
有什么区别?我听说在我们设置模型
参数
之前就设置了超
参数
。
人工
神经网络
的超
参数
和模型
参数
是什么?即是否在
神经网络
训练阶段调整超
参数
,在验证阶段调整模型
参数
?
浏览 0
提问于2017-03-16
得票数 3
1
回答
用skopt优化超
参数
hidden_layer_size MLPClassifier
、
、
如何利用MLPClassifier和skopt优化
神经网络
中的层数和隐层大小Space([Integer(name = 'alpha_2', low = 1, high= 2),(比方说超
参数
alpha_1和alpha_2)。使用sklearn中的
神经网络
实现,我需要
调
优
hidden_laye
浏览 7
提问于2020-04-29
得票数 0
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1
回答
神经网络
模型的输出
、
我已经在MATLAB
神经网络
工具箱中创建了几个模型,它们有100个输入和10个输出,分别对应于不同的类。最后,NN给出了一个关于性能的图,这是一个数字。这一措施对应于什么?它是每个输出的误差总和吗?
浏览 14
提问于2016-09-20
得票数 1
1
回答
我可以从Google引擎下载经过训练的模型吗?
、
、
、
我需要在离线设备中部署卷积
神经网络
模型。我知道我们可以使用来训练一个模型,
调
优
超
参数
并部署它来进行预测。
浏览 2
提问于2017-06-06
得票数 2
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1
回答
决策树的超
参数
调
优
然后在Adaboost中单独使用还是同时产生相同的结果?
、
、
、
、
所以,我在这里的困境是,我在一个独立决策树分类器上执行了超
参数
调
优
,我得到了最好的结果,现在轮到独立的Adaboost,但是这里是我的问题所在,如果我在Adaboost中使用
调
优
的决策树作为base_estimator,那么我只对Adaboost执行超
参数
调
优
,它会产生与尝试对未
调
优
的Adaboost和未
调
优
的决策树同时作为base_estimator执行超
参数
<
浏览 0
提问于2021-09-15
得票数 0
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2
回答
机器学习验证集
、
我读过验证集用于超
参数
调整和比较模型。但是,如果我的算法/模型没有任何超
参数
呢?我应该使用验证集吗?因为比较模型也可以使用测试集来完成。
浏览 0
提问于2019-03-03
得票数 2
1
回答
强化学习中的问题:错误、
参数
调整和训练周期
、
我目前正在训练一个强化学习智能体,使用100个隐藏元素的简单
神经网络
来解决2048游戏。我使用的是DQN的强化学习算法(即带有重放记忆的Q学习),但使用的是两层
神经网络
,而不是深度
神经网络
。我怀疑我的代码中可能有三个错误来源:错误,
参数
调
优
不佳,或者我只是没有等待足够长的时间。 有没有什么方法可以找出代码出了什么问题?提高培训效果的最佳实践是什么?
浏览 0
提问于2016-06-19
得票数 0
2
回答
TF-IDF vs XGBoost vs CNN
、
、
、
tf-idf模型总是比卷积
神经网络
模型性能更好。事实上,tf-idf模型也比XGBoost模型执行得更好。
浏览 17
提问于2018-03-05
得票数 1
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1
回答
Java设计
调
优
参数
对象
、
作为其中的一部分,我有一个类表示我的
调
优
参数
。最后,我要检查所有的整定
参数
,并计算精度。例如,
调
优
参数
可以是k近邻的k值,从1到9。其次,我想为这个对象创建某种迭代器。方法getNextPair()应该返回下
浏览 5
提问于2016-03-09
得票数 0
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