精华内容
下载资源
问答
  • 超参数

    2019-04-22 08:44:00
    在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。 在机器学习的上下文中...

    在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。

    在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数。 相反,其他参数的值通过训练得出。

    超参数:

    • 定义关于模型的更高层次的概念,如复杂性或学习能力。

    • 不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习,需要预先定义。

    • 可以通过设置不同的值,训练不同的模型和选择更好的测试值来决定

    超参数的一些示例:

    • 树的数量或树的深度

    • 矩阵分解中潜在因素的数量

    • 学习率(多种模式)

    • 深层神经网络隐藏层数

    • k均值聚类中的簇数

    • 超参数的优化问题

      超参数优化或模型选择是为学习算法选择一组最优超参数时的问题,通常目的是优化算法在独立数据集上的性能的度量。 通常使用交叉验证来估计这种泛化性能。 [1]  超参数优化与实际的学习问题形成对比,这些问题通常也被转化为优化问题,但是优化了训练集上的损失函数。 实际上,学习算法学习可以很好地建模/重建输入的参数,而超参数优化则是确保模型不会像通过正则化一样通过调整来过滤其数据。

      网格搜索

      执行超参数优化的传统方法是网格搜索或参数扫描,这仅仅是通过学习算法的超参数空间的手动指定子集的详尽搜索。 网格搜索算法必须由某些性能度量指导,通常通过训练集合 [2]  上的交叉验证或对被保留验证集进行评估来衡量。

      由于机器学习者的参数空间可能包括某些参数的实值或无界值空间,因此在应用网格搜索之前可能需要手动设置边界和离散化。

      贝叶斯优化

      贝叶斯优化包括从超参数值到在验证集上评估的目标的功能的统计模型。直观上,该方法假设有一些平滑但嘈杂的功能,作为从超参数到目标的映射。在贝叶斯优化中,一个目的是收集观察结果,以便尽可能少地显示机器学习模型的次数,同时尽可能多地显示关于该功能的信息,特别是最佳位置。贝叶斯优化依赖于假设一个非常普遍的先验函数,当与观察到的超参数值和相应的输出结合时,产生函数分布。该方法通过迭代地选择超参数来观察(实验运行),以抛售(结果最不确定的超参数)和利用(预期具有良好结果的超参数)的方式。实际上,贝叶斯优化已经被证明 [3-4]  ,因为在实验的质量运行之前,能够对网格搜索和随机搜索进行更少的实验获得更好的结果。

      随机搜索

      由于网格搜索是一种穷尽且潜在昂贵的方法,因此已经提出了几种替代方案。 特别地,已经发现,简单地对参数设置进行固定次数的随机搜索,比在穷举搜索中的高维空间更有效。 这是因为事实证明,一些超参数不会显着影响损失。 因此,随机分散的数据给出了比最终不影响损失的参数的详尽搜索更多的“纹理”数据。 [4] 

      基于梯度的优化

      对于特定的学习算法,可以计算相对于超参数的梯度,然后使用梯度下降优化超参数。 这些技术的第一次使用集中在神经网络 [5]  从那时起,这些方法已经扩展到其他模型,如支持向量机 [6]  或逻辑回归 [7]  。

    • 内容来自百度百科

    展开全文
  • 超参数 参数

    2019-07-23 13:12:38
    两者的区别: 模型超参数是模型外部的配置,其值不能从数据估计得到 参数是通过历史数据得到的,

     两者的区别:

     

    模型超参数是模型外部的配置,其值不能从数据估计得到

     

    参数是通过历史数据得到的,

    展开全文
  • 参数与超参数

    2020-01-22 14:30:52
    蓝色字体写的都是超参数,包括mini batch,正则化之类的参数,正是这些超参数控制着参数w,b的值,所以才叫它们超参数超参数的选择是一个不断实践的过程,特别是在深度学习中,实践多了,才会产生直觉,这是一个...

    蓝色字体写的都是超参数,包括mini batch,正则化之类的参数,正是这些超参数控制着参数w,b的值,所以才叫它们超参数。
    在这里插入图片描述
    超参数的选择是一个不断实践的过程,特别是在深度学习中,实践多了,才会产生直觉,这是一个循序渐进的过程。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 什么是超参数所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数,比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数。它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定,不断试错调整...

    什么是超参数

    所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数,比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数。它们跟训练过程中学习的参数(权重)是不一样的,通常是手工设定,不断试错调整,或者对一系列穷举出来的参数组合一通枚举(叫做网格搜索)。深度学习和神经网络模型,有很多这样的参数需要学习,这就是为什么过去这么多年从业者弃之不顾的原因。以前给人的印象,深度学习就是“黑魔法”。时至今日,非参数学习研究正在帮助深度学习更加自动的优化模型参数选择,当然有经验的专家仍然是必须的。

    超参数调试处理

    在机器学习领域,超参数比较少的情况下,我们之前利用设置网格点的方式来调试超参数;

    但在深度学习领域,超参数较多的情况下,不是设置规则的网格点,而是随机选择点进行调试。这样做是因为在我们处理问题的时候,是无法知道哪个超参数是更重要的,所以随机的方式去测试超参数点的性能,更为合理,这样可以探究更超参数的潜在价值。

    如果在某一区域找到一个效果好的点,将关注点放到点附近的小区域内继续寻找。

    cfd8e23d2e38ebc1869aba54b8db20a6.png

    为超参数选择合适的范围

    Scale均匀随机

    在超参数选择的时候,一些超参数是在一个范围内进行均匀随机取值,如隐藏层神经元结点的个数、隐藏层的层数等。但是有一些超参数的选择做均匀随机取值是不合适的,这里需要按照一定的比例在不同的小范围内进行均匀随机取值,以学习率α的选择为例,在0.001,…,1范围内进行选择:

    623f8ec58324b59b82da2b081479194a.png

    如上图所示,如果在 0.001,…,1 的范围内进行进行均匀随机取值,则有90%的概率 选择范围在 0.1∼1 之间,而只有10%的概率才能选择到0.001∼0.1之间,显然是不合理的。

    所以在选择的时候,在不同比例范围内进行均匀随机取值,如0.001∼0.001、0.001∼0.01、0.01∼0.1、0.1∼1 范围内选择。

    超参数调试实践–Pandas vs. Caviar

    在超参数调试的实际操作中,我们需要根据我们现有的计算资源来决定以什么样的方式去调试超参数,进而对模型进行改进。下面是不同情况下的两种方式:

    5a9706b3eddcafeeb76a5cf6380a51fd.png

    在计算资源有限的情况下,使用第一种,仅调试一个模型,每天不断优化;

    在计算资源充足的情况下,使用第二种,同时并行调试多个模型,选取其中最好的模型。

    本系列博客系人工智能社区(www.studyai.com)推出的视频课程<>的教案,均为授课老师 Antares博士 原创。我们允许进行全文链接式转载,但必须注明出处与原始链接。

    3d09ff84e573c24e5eb81547f95903b2.png

    e978e9edc3c784a3aa1fafa22dcadb72.png

    f2e0d7f763f620326716e481e51e979f.png

    2050436bb764b1418ab4aa93cd3d823b.png

    064a8d11c2134eb198be93499f4c425d.png

    3fde9478b5fe687f78ae29fb5d748a1f.png

    b70f2316c5a40089bb4ad47a18cde16b.png

    c31a1792f26c2c787b3d0df265210486.png

    8b98f07ec1122ddda44f6c81cebc6208.png

    DeepMind提出新型超参数最优化方法:性能超越手动调参和贝叶斯优化

    《Population Based Training of Neural Networks》

    e08f50194307596c7977600a4a7eadde.png

    参考文献:

    展开全文
  • 使用超参数自动调优简介超参数自动调优是Xiaomi Cloud-ML的功能,可以一次定义多组超参数组合,提交后并行进行训练,并返回效果最优的超参数组合。代码规范用户可自定义“效果最优”的指标,需要在TensorFlow模型...
  • 选择超参数

    2019-11-05 14:24:44
    目录 1、手动调整超参数 2、自动超参数优化算法 3、网格搜索 4、随机搜索 5、基于模型的超参数优化 ...大部分深度学习算法都有许多...手动选择超参数需要了解超参数做了些什么,以及机器学习模型如何才能取得良...
  • 超参数调整

    千次阅读 2019-08-18 22:35:32
    文章目录14.1 写在前面14.2 超参数概念14.2.1 什么是超参数,参数和超参数的区别?14.2.2 神经网络中包含哪些超参数?14.2.3 为什么要进行超参数调优?14.2.4 超参数的重要性顺序14.2.5 部分超参数如何影响模型性能...
  • 什么是超参数 所谓超参数,就是机器学习模型里面的框架参数,。在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。比如聚类方法里面类的个数,或者话题模型里面话题的个数等等,都称为超参数。它们跟...
  • 神经网络超参数

    2017-12-30 10:36:06
    深度学习网络的超参数学习论文,文中介绍了深度学习的超参数该根据什么因素进行选择
  • 作者丨Sivasai Yadav Mudugandla编辑丨Python遇见机器学习引言维基百科上说“超参数优化(optimization)或调优(tuning)是为学习算法选择一组最优超参数的问题”机器学习工作流中最难的部分之一是为模型寻找最佳的...
  • 机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数超参数与一般模型参数不同,超参数是在训练前提前设置的。举例来说,随机森林算法中树的数量就是一个超参数,而神经网络中的...
  • 机器学习中的超参数优化旨在寻找使得机器学习算法在验证数据集上表现性能最佳的超参数超参数与一般模型参数不同,超参数是在训练前提前设置的。举例来说,随机森林算法中树的数量就是一个超参数,而神经网络中的...
  • 超参数搜索

    2019-07-20 22:55:15
    1.超参数搜索 为什么要超参数搜索??? 超参数:在神经网络训练过程中不变的参数 网络结构参数:层数,每层宽度,每层激活函数等 训练参数:batch_size,学习率,学习率衰减算法等 超参数搜索可以缓解手工设置超参数...
  • 超参数调试

    2020-06-15 19:56:19
    神经网络的改变会涉及到许多不同超参数的设置。 实验表明,一些超参数比其它的更为重要。学习率α是需要调试的最重要的超参数。momentum中的β,隐层中的单元数以及mini-batch的大小是其次比较重要的。重要性排第三...
  • 超参数调优

    2019-09-20 18:09:41
    超参数调优 模型参数,是使用的模型根据训练数据的分布学习到的参数,不需要人为的设置。超参数,是在模型训练之前设置的参数。通常情况下要对超参数进行优化,选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。 常用...
  • yolov5选择合适自己的超参数-超参数进化Hyperparameter Evolution前言1. 初始化超参数2. 定义fitness3. 进化4. 可视化报错问题 前言 yolov5提供了一种超参数优化的方法–Hyperparameter Evolution,即超参数进化。...
  • hyperparameters 超参数

    2019-08-28 18:06:49
    在机器学习的上下文中,超参数是在开始学习过程之前设置值的参数,而不是通过训练得到的参数数据。通常情况下,需要对超参数进行优化,给学习机选择一组最优超参数,以提高学习的性能和效果。 在机器学习的上下文中...
  • 超参数优化

    2019-12-03 19:15:10
    优化超参数时,首先的选中影响最重要的那些下手,因为超参数有很多,每个都优化的话会花费大量时间,并且得理解这些超参数是怎么影响模型的 下面是一些超参数优化的库 我们大概可以把超参数分为两种类型,一种是...
  • 在机器学习当中需要我们手动输入的参数叫做超参数,其余的参数需要依靠数据来进行训练,不需要我们手动设定。进行超参数选择的过程叫做调参。进行调参应该有一下准备条件:一个学习器一个参数空间一个从参数空间当中...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 20,459
精华内容 8,183
关键字:

超参数