有一些论文对warmup进行了讨论，使用 SGD 训练神经网络时，在初始使用较大学习率而后期改为较小学习率在各种任务场景下都是一种广为使用的做法，在实践中效果好且最近也有若干文章尝试对其进行了理论解释
此外，神经网络实际上是数据集的压缩/编译版本，您将能够查看网络（mis）预测并了解它们可能来自何处。如果你的网络给了你一些与你在数据中看到的不一致的预测，那么就有问题了。...很多时候，如果网络以某种方式摆动过多，暴露出不稳定性，人们可能会感觉到网络在努力适应数据。非常低或非常高的学习率在抖动量上也很容易被注意到。 使用backprop来图表来依赖关系。...您不仅希望针对不同的问题使用不同的衰减计划，而且更糟糕的是，在典型schedule实现中，该计划将基于当前epoch，而当前epoch数仅取决于数据集的大小，可能会有很大的变化。...例如，ImageNet将在第30 epoch时衰减10。如果您不训练ImageNet，那么您几乎肯定不希望这样。如果您不小心，您的代码可能会过早地秘密地将您的学习率降至零，从而导致您的模型无法收敛。...类似地，网络内部的激活有时会显示奇怪的工件并提示问题。 05 调模型 现在，您应该“in the loop”使用数据集，为达到低验证损失的结构需要探索更广阔的模型空间。
historical分冷热节点 不同节点可以参考评论中的配置 historical冷节点
本篇主要讲解实际运用中Prophet调参的主要步骤以及一些本人实际经验。...二 参数调优实战 目前实际生产中，时序模型的训练往往是数量惊人，因此如果依靠以往的指标和经验调参以不大可行，所以只能采用机器寻参的方式。福布湿在这里给大家介绍下常用的网格寻参。...在调参之前，最重要的是要确定好模型的评价指标。Prophet中内置的评价指标有传统的mse、rmse、mae、mape、coverage。...（当然如果使用2分法一组组参数调，麻烦是麻烦了点，但是速度肯定快不少）。...因此如果想训练出一个好的模型，数据和调参很重要，但更重要的对算法原理的充分理解并根据实际情况改进算法，从而让模型效果达到一个新的台阶。
调参经验 模型选择 通常我会使用一个简单的CNN模型（这个模型一般包含5个卷积层）将数据扔进去训练跑出一个baseline，这一步工作主要是为了验证数据集的质量。...超参数的选择 调参是项技术活，调得好CVPR，调不好下海搬砖。...还有就是先跑几百个epoch看loss的变化趋势。 数据预处理 训练数据对模型的影响是决定性的，提高训练数据的质量，就是在提高模型的准确率。...数据增强 数据增强已经是训练深度网络的常规操作了，这味丹药有利于增加训练数据量，减少网络过拟合程度，男女老少，居家旅行必备良药。
绘制验证曲线得到超参和准确率关系 验证曲线是用来提高模型的性能，验证曲线和学习曲线很相近，不同的是这里画出的是不同参数下模型的准确率而不是不同训练集大小下的准确率： 1from sklearn.model_selection
本文结构： 什么是 LightGBM 怎么调参 和 xgboost 的代码比较 ---- 1....怎么调参 下面几张表为重要参数的含义和如何应用 Control Parameters 含义 用法 max_depth 树的最大深度 当模型过拟合时,可以考虑首先降低 max_depth min_data_in_leaf...categorical_features 类似，只不过不是将特定的列视为categorical，而是完全忽略 save_binary 这个参数为 true 时，则数据集被保存为二进制文件，下次读数据时速度会变快 ---- 调参...，在大型数据集时就设置为数百或数千 max_depth 这个也是可以限制树的深度 下表对应了 Faster Speed ，better accuracy ，over-fitting 三种目的时，可以调的参数
©作者 | 郑奘巍 单位 | 新加坡国立大学 研究方向 | 高效机器学习与神经网络优化 从理论分析入手把握大规模神经网络优化的规律，可以指导实践中的超参数选择。...在 LLM 中规模性常常变换模型大小和数据规模，进行大量调参而保持优化器不变。故对于大模型优化器而言，规模性是其性能很好的展现（性能上限）。...超参最佳实践 我们首先回顾从 GPT 以来重要文章中使用的超参数，本文将不同模型的超参数列举在下方。...首先注意到，在 GPT 和 BERT 时代，数据量还是大于模型参数量的（over-parameterized），训练时也是使用多轮训练（multi-epoch）。...3.3 使用重复数据训练时（multi-epoch），应该用更多的轮次训练较小的模型 [MRB+23] 探究了当数据有限时，如何训练大模型。
尝试了几款调参神器后，还是选择了一款微软出的一款调参神器NNI . 除了各方面性能都挺好之外，完备的官方文档也是一个值得选择的原因。另外，weight & bias 也是一款比较优秀的调参神器。...NNI (Neural Network Intelligence)是一个轻量但强大的工具包，帮助用户自动的进行特征工程，神经网络架构搜索，超参调优以及模型压缩。...Linux 和 macOS python3 -m pip install --upgrade nni 启动 Experiment 的三个步骤 第一步：编写 JSON 格式的搜索空间文件，包括所有需要搜索的超参的名称和分布...local # 本地 服务器 searchSpacePath: search_space.json #choice: true, false useAnnotation: false tuner: # 调参器...codeDir: . # gpuNum: 1 localConfig: useActiveGpu: true 注意各个文件路径 ---- 第三步：修改 Trial 代码来从 NNI 获取超参，
干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走....唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试.快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. ◆ 首先说下可视化 我个人的理解, 对于可视化, 更多的还是帮助人类以自己熟悉的方式来观察网络....因为, 你是不可能边观察网络, 还边调参的. 你只是训练完成后(或者准确率到达一个阶段后), 才能可视化....但是具体调参怎么调是没辙的. 第一, 你不可能告诉网络, 这层你得学个边界检测的功能出来....就我们调参狗能遇到的问题, NN没法拟合的, 这概率是有多小★ 你可以不这么做, 但是等你数据准备了两天, 结果发现有问题要重新生成的时候, 你这周时间就酱油了. 2.
训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学，同样的网络结构使用不同的训练方法训练，结果可能会有很大的差异。这里我总结了近一年来的炼丹心得，分享给大家，也欢迎大家补充指正。...下面的n_in为网络的输入大小，n_out为网络的输出大小，n为n_in或(n_in+n_out)*0.5 Xavier初始法论文： http://jmlr.org/proceedings/papers
文章目录 图文详解PID调参 一、什么是PID 1. 比例系数 2. 积分系数 3....微分系数 二、PID调节方式 1.PI系统调节 2.PD系统调节 3.PID系统调节 图文详解PID调参 读完本篇文章你的收获： PID三个参数基本概念 了解如何调节PID 认识一个经常咕咕咕的博主...直线以及轴围成的曲形的面积值，这个曲线就是err(t)的函数，这个积分面积值就是代表过去一段时间的误差累计值，我们把这个累计值乘以系数进行变换后，叠加到输出上，就可以一定程度上消除历史误差对当前实际曲线的影响，提高系统的稳定性...但大多数情况下PID三个参数并不是都使用上的，一般会其中两个来组合使用，比如PI组合用于追求稳定的系统，PD组合用于追求快速响应的系统，当然PID用于即追求稳定又追求快速响应的系统，但是实际上PID参数越多越难调，...往期精选文章推荐 200元开发板运行神经网络模型，吊打OpenMV！
本文转自DataWhale 训练技巧对深度学习来说是非常重要的，作为一门实验性质很强的科学，同样的网络结构使用不同的训练方法训练，结果可能会有很大的差异。...下面的n_in为网络的输入大小，n_out为网络的输出大小，n为n_in或(n_in+n_out)*0.5 uniform均匀分布初始化： w = np.random.uniform(low=-scale
干调参这种活也有两年时间了. 我的回答可能更多的还是侧重工业应用, 技术上只限制在CNN这块. 先说下我的观点, 调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走....唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试.快速尝试, 快速纠错这是调参的关键. ◆ 首先说下可视化 我个人的理解, 对于可视化, 更多的还是帮助人类以自己熟悉的方式来观察网络....因为, 你是不可能边观察网络, 还边调参的. 你只是训练完成后(或者准确率到达一个阶段后), 才能可视化....但是具体调参怎么调是没辙的. 第一, 你不可能告诉网络, 这层你得学个边界检测的功能出来....就我们调参狗能遇到的问题, NN没法拟合的, 这概率是有多小? ★ 你可以不这么做, 但是等你数据准备了两天, 结果发现有问题要重新生成的时候, 你这周时间就酱油了. ? 2.
本文作者：CSDN优秀博主 专栏作者 「不会停的蜗牛」 什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，...而 TensorBoard 的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。...我们在建立神经网络模型解决问题时，例如想要用一个简单的 CNN 进行数字识别时，最想知道的就是什么样的模型，即 weights 和 bias 是多少的时候，可以使得 accuracy 达到较优，而这些变量都可以在...下面是一个普通的 convolutional 网络结构，我们全文会在这个结构上进行调优： ? 这是初级的代码： ? 先来看一下它的训练结果： ?...现在发现 model 基本训练的不错了 Step 4: 选择最优模型 接下来 tf 还可以进行调参 可以看不同版本的 model 在 训练不同的 variable 时哪个更好。
（贪心调参， GridSearchCV调参和贝叶斯调参） 绘制训练集曲线与验证集曲线（从曲线分析过拟合欠拟合的问题，以及如果发生了这些问题，我们应该怎么去尝试解决） 总结 1....这样，各个模型的效果就一目了然了，从上图可以看出，随机森林和LGB的效果还是好一些的，后面可以基于这两个进行调参，当然xgboost的效果可能由于参数的原因表现不是那么理想，这里也作为了我们调参备选 那么调参究竟有没有影响呢...591，不调参713，所以调参还是很重要的。...所以更多的时候需要我们自己手动先排除掉一部分数值，然后使用GridSearch自动调参 模型调参有三种方式： 贪心调参 网格搜索调参 贝叶斯调参 这里给出一个模型可调参数及范围选取的参考： ?...详细的可以参考： 随机森林sklearn FandomForest，及其调参 机器学习各种算法怎么调参？
阅读大概需要4分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 今天在写本科毕业论文的时候又回顾了一下神经网络调参的一些细节问题，特来总结下。...以前刚入门的时候调参只是从hidden_size，hidden_num，batch_size，lr，embed_size开始调，但是后来才逐渐明白embed_size一般是设置完后不用再调的，比如设定为...但是hidden_size，batch_size大家应该知道怎么调，这里就不讲了。还有其他的调参细节部分，等以后详细用到了再总结给大家。 weight_decay weight_decay即权重衰退。...可以从实验看出weight_decay还是有点效果的，但不是对所有的试验有效果，所以这也是调参的一部分。...但是有时候也不一定会有效，所以这里需要通过调参来查看是否需要开启lr_decay。 pytorch代码为： ? ? 数据对比： ?
其关键思想是通过不再强调权重来搜索网络结构，仅使用随机共享的权重，也可以执行各种任务的神经网络。终于可以不用调参炼丹了吗？快来复现看看！ 神经网络训练中 “权重” 有多重要不言而喻。...开源地址： https://github.com/google/brain-tokyo-workshop/tree/master/WANNRelease 告别调参炼丹，使用随机共享权重足矣！...当训练神经网络完成一项给定任务时，无论是图像分类还是强化学习，通常都需要调优与网络中每个连接相关的一组权重。...在“权重无关神经网络”(WANN)论文中，我们提出了搜索具有这类偏差的网络的第一步：即使使用随机共享的权重，也可以执行各种任务的神经网络架构。...即使不使用集成方法，也可以将网络中的权重值压缩到一个网络，从而使网络能够快速调整。
0，silent模式关闭（一般我们选择slient=0，因为这样能更好的帮助我们理解模型）
Grid Search：一种调参手段；穷举搜索：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果。其原理就像是在数组里找最大值。（为什么叫网格搜索？...Simple Grid Search：简单的网格搜索 以2个参数的调优过程为例： from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.svm import...（因为测试集在调参过程中，送到了模型里，而我们的目的是将训练模型应用在unseen data上）； 解决方法： 对训练集再进行一次划分，分成训练集和验证集，这样划分的结果就是：原始数据划分为3份，分别为...Test set score:0.97 Best parameters:{'C': 10, 'gamma': 0.1} Best score on train set:0.98 Grid Search 调参方法存在的共性弊端就是...总而言之，言而总之 Grid Search：一种调优方法，在参数列表中进行穷举搜索，对每种情况进行训练，找到最优的参数；由此可知，这种方法的主要缺点是 比较耗时！
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