杨军 从事大规模机器学习系统研发及应用相关工作 Share一些自己关于深度学习模型调试技巧的总结思考（以CNN为主）。...最近因为一些需要，参与了一些CNN建模调参的工作，出于个人习性，我并不习惯于通过单纯的trial-and-error的方式来调试经常给人以”black-box”印象的Deep Learning模型，所以在工作推进过程中...reconstruction，将feature map的activation投影到输入图片所在的像素空间，从而提供了更直观的视角来观察每个卷积层学习到了什么东西，一来可以帮助理解模型；二来可以指导模型的调优设计...而CNN这样的模型，理解和调试其的技巧，则往往需要资深的专业背景人士来提出，并且这些技巧也都还存在一定的局限性。...所以对这个领域的技术进展保持及时的跟进，对于模型的设计调优以及在业务中的真正应用会有着重要的帮助。
本文将分享一些自己关于深度学习模型调试技巧的总结思考（以CNN为主）。...最近因为一些需要，参与了一些CNN建模调参的工作，出于个人习性，我并不习惯于通过单纯的trial-and-error的方式来调试经常给人以”black-box”印象的Deep Learning模型。...reconstruction，将feature map的activation投影到输入图片所在的像素空间，从而提供了更直观的视角来观察每个卷积层学习到了什么东西，一来可以帮助理解模型；二来可以指导模型的调优设计...而CNN这样的模型，理解和调试其的技巧，则往往需要资深的专业背景人士来提出，并且这些技巧也都还存在一定的局限性。...所以对这个领域的技术进展保持及时的跟进，对于模型的设计调优以及在业务中的真正应用会有着重要的帮助。
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...
先来看看效果，在使用了trick后，Faster R-CNN能提高1-2个百分点，而YOLOv3则提高了5个百分点。 ? trick的提升效果 1....本文主要是基于Faster R-CNN和YOLOv3来探索目标检测网络的调整策略。这些策略不会改变模型的结构，也不会引入额外的计算代价。通过使用这些trick，可以比SOTA提高最多5个百分点。...多尺度训练，和YOLOv3中的训练方式一样。从{320,352,384,416,448,480,512,544,576,608 }中选择一个尺度进行训练。 3. 实验 ?...上图分别展示了在YOLOv3和Faster-RCNN上使用以上trick后的效果。其他实验结果就不一一列举了，感兴趣可以仔细读一下paper。 4.
torch.sum(torch.log(self.sigmas_dota)) loss = loss_part + regular_part return loss 4.玄学调参...上面说了太多方法调参，来点手动的经验吧。
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。
来源：知乎(https://zhuanlan.zhihu.com/p/482656367) 作者：岳小飞 天下苦 RL 久矣，其中最苦的地方莫过于训练和调参了，人人欲“调”之而后快。...也推荐看 Stable Baselines3 (BS3) 的文档和教程，其中包括了基本使用和进阶技巧（比如 callbacks 和 wrappers）。...将 RL 应用到一个新问题时，最好的实践就是超参数的自动调优，好消息是 RL zoo 也提供了这种功能。...我们建议按照以下步骤来实现一个可用的 RL 算法： 多看几次原始论文 看现有的实现（如果有的话） 试着在简单的 toy problems 上有点作用 让算法运行在越来越难的 env 上（可以和 RL zoo 上的结果对比），配合调参
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
可以将这篇论文理解为一堆经验丰富的工程师的调参技巧汇总，无论你是在做比赛，做学术，还是已经工作的AI开发者，相信都能从中受益。 2....BaseLine 既然涉及到调参，那么第一步就得有一个BaseLine的结果作为参考，这一BaseLine并非直接截取之前对应的论文的结果，而是作者基于GluonCV复现的。...训练调参经验 介绍完BaseLine，接下来就来看看作者的优化方法。论文从加快模型训练，网络结构优化以及训练参数调优三个部分分别介绍如何提升模型的效果。...效果不会太理想，例如FaceBook这篇大名鼎鼎的论文有证明： Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour 然后本文总结了几个重要要的调参方案...网络结构调优 3.3 模型训练调参 这部分作者提到了4个调参技巧： 学习率衰减策略采用cosine函数。
本周二（12月29日），三小时AI开发进阶迎来最后终极一课「工程师进阶课：模型调参与算法优化技巧实战」，百度高级研发工程师现身说法，带来基于全功能AI开发平台BML的算法优化技巧分享，还有现场调参实战与直播...Q&A，直播现场live coding带你实践脚本调参，模型精度直提超过10%！...BML技术解析 实战演练：模型开发与调参技巧分享 部署应用：服务器端部署流程演示 课前技术点铺垫： 全功能AI开发平台BML介绍 周期管理。...BML官网：https://ai.baidu.com/bml/ 扫码添加BML小助手，备注「调参」，加入交流群一起看直播。...参与课程拿礼品 直播课程后，我们将设置一次实践作业，在BML上使用脚本调参功能完成模型效果优化，提交项目ID、模型名称、版本信息、模型效果等信息。
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.
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，
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。...训练技巧 要做梯度归一化,即算出来的梯度除以minibatch size clip c(梯度裁剪): 限制最大梯度,其实是value = sqrt(w1^2+w2^2….)...我尝试对结果有一点提升，建议作为最后提升模型的手段，原理很简单，就是给输出加了一个gate来控制信息的流动，详细介绍请参考论文: http://arxiv.org/abs/1505.00387 来自@张馨宇的技巧
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...提高系统对未来变化反应能力 二、PID调节方式 通过上一小节的分析，我们对PID的三个项有了一个简单的理解，但文字上的描述还是太抽象了，我以一个小车调速系统来做进一步讲解，结合实际现象来分析PID三个参数的实际作用，以及如何调这三个参数...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，...调节的过大之后，反倒会放大系统趋势的影响，使系统出现震荡，难以稳定，如下D=5 3.PID系统调节 在讲了PI和PD系统的调节方式后，下面分享一下PID系统的调节方式，首先我们先按照PI系统进行调节，先调P在调I
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。...训练技巧 要做梯度归一化,即算出来的梯度除以minibatch size clip c(梯度裁剪): 限制最大梯度,其实是value = sqrt(w1^2+w2^2….)...我尝试对结果有一点提升，建议作为最后提升模型的手段，原理很简单，就是给输出加了一个gate来控制信息的流动，详细介绍请参考论文: http://arxiv.org/abs/1505.00387 来自@张馨宇的技巧
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