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  • 魏秀:解析卷积神经网络。魏秀:解析卷积神经网络。魏秀:解析卷积神经网络。魏秀:解析卷积神经网络。魏秀:解析卷积神经网络
  • 神经网络调

    2018-11-06 13:37:51
    神经网络的一些调方法小结 1、网格搜索法 网格搜索就是将多个参数进行笛卡尔乘积后逐个试验,很费时间。 sklearn库有GridSearchCV函数,结合了交叉验证,我还没在神经网络上应用过。 2、逐个调 用枚举的方法逐个...

    神经网络的一些调参方法小结
    1、网格搜索法
    网格搜索就是将多个参数进行笛卡尔乘积后逐个试验,很费时间。
    sklearn库有GridSearchCV函数,结合了交叉验证,我还没在神经网络上应用过。

    2、逐个调参
    用枚举的方法逐个参数调优,一个参数取最佳值后固定住再进行下一个参数调优,比网格搜索快一些。不过可能有一些参数各自不是最佳值,但组合起来有更好的效果,这种方法就遗漏了这种情况。

    以下方法摘自机器之心
    https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-10-31-24

    3、随机搜索法
    随机搜索首先为每类超参数定义一个边缘分布,通常取均匀分布,然后在这些参数上采样进行搜索。
    随机搜索虽然有随机因素导致搜索结果可能特别差,但是也可能效果特别好。总体来说效率比网格搜索更高,但是不保证一定能找到比较好的超参数。
    论文:Random Search for Hyper-Parameter Optimization

    4、贝叶斯优化
    (之后整理)

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  • 神经网络调经验

    2020-03-19 15:21:26
    以下链接内容为微信公众号 【 夕小瑶的卖萌屋】 的神经网络调的一些tricks。 step-by-step: 夕小瑶版神经网络调指南(上) 别再喊我调侠!夕小瑶“科学炼丹”手册了解一下 ...

    以下链接内容为微信公众号 【 夕小瑶的卖萌屋】 的神经网络调参的一些tricks。

    step-by-step: 夕小瑶版神经网络调参指南(上)

    别再喊我调参侠!夕小瑶“科学炼丹”手册了解一下

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  • 一些神经网络模型的调技巧

    先说说常见的

    欠拟合

    1.增加特征数

    2.增加神经网络层数

    3.增加结点数

    4.减少正则化

    过拟合

    1.增加训练集

    2.减少层数

    3.减少结点数

    4.增加正则化

    5.减少训练次数

    在说说其他头疼的

    loss震荡、acc震荡、模型不收敛

    1.增大batch_size

    2.缩小学习率

    3.如果还不行,说明数据集可能偏差较大,要进行数据清洗

    要获得最佳的模型,是必须经过无数次对比结果来调节模型的。

     

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  • 神经网络调方法

    2019-04-22 16:38:52
    1、参考内容1: ...神经网络中需要调的参数很多,如何正确地调至关重要,需要调节的参数大概有如下几个: 神经网络的层数 每层神经元的个数 如何初始化Weights和biases loss函数选择哪一个 选择何种Reg...

    1、参考内容1:

    原文:https://blog.csdn.net/qoopqpqp/article/details/75271203 

     

    如何调参是一个不断深入的过程,本文会不定时的更新。

    神经网络中需要调的参数很多,如何正确地调参至关重要,需要调节的参数大概有如下几个:

    神经网络的层数
    每层神经元的个数
    如何初始化Weights和biases
    loss函数选择哪一个
    选择何种Regularization?L1,L2
    Regularization parameter lambda 选择多大合适
    激励函数如何选择
    是否使用dropout
    训练集多大比较合适
    mini-batch选择多大
    学习率多少合适
    选择何种梯度下降算法
    何时停止Epoch训练
    前前后后有十几个需要调节的参数,遵循一定的调参顺序在一定程度上可以减少工作量,训练一次神经网络需要挺长的时间,所以调参时要从最简单的网络结果开始。
    1.首先使用最简单的网络结构:只包含输入层、输出层两层的神经网络。
    训练集、验证集的个数要比较小,这样可以加快训练的速度,其他的参数先随便选择一个固定值。
    2.调节学习步长ang
    如果ang太大,可能造成越走越高,跳过局部最低点,但ang太小,学习的速度太慢。先不设置Regularization parameter lambda 的前提下,ang可以从0.001, 0.01, 0.1,1, 10开始尝试,如果发现loss开始增大,停止,进行更小的微调。如何发现ang=0.1时效果最好,这是在尝试ang=0.05和0.5两个值。
    先随便选择一个ang值,比如10,训练得到最后的准确度,如果准确度不是很好,然后再使用ang=100,假如发现准确率不但每提高甚至下降了,可能就说明ang=10就有点大了,换成ang=1再训练一遍,发现效果有了明显提高,就说明ang=1比10更合适,用同样的方法不断的尝试,就可以得到一个不错的ang值。
    3.选择合适的Epoch训练次数
    如果随着Epoch的次数增加,准确度在一定时间内(比如5到10次)变化很小,就可以停止Epoch。开始时可以把Epoch次数设置的大一些,观察在哪个地方准确度变化很小,就把Epoch设置成几。
    4.调节Regularization parameter lambda
    实验lambda,从1.0,10,100…找到一个合适的。注意:lambda的大小是和样本数成正比关系的,比如现在样本数、lambda分别是1000、0.4,以后把样本数扩大到10000时,对应的lambda也要扩大到4。
    5.调节mini-batch size
    mini-batch选择太小:没有充分利用计算资源;太大:更新权重和偏向比较慢,mini-batch size和其他参数相对独立,一旦找到一个合适的以后,就不需要再改了。
    6.如何选择梯度下降算法
    对于初学者,选择SGD就可以,
    7.如何选择激励函数
    如何选择激励函数,没有特别好的方法,只能靠实验比较。常用的激励函数有:
    8.如何设置Weights和biases
    最简单的方法:让W和b服从N(0, 1 / sqrt(n_in) ),n_in:输入神经元的个数,设置合适的W和b可以加快学习的速率,在极个别的神经网络中,W和b甚至可以影响最后训练的准确度。
    9.选择何种Regularization
    L1和L2是对cost函数后面增加一项。L1和L2都是为了减少连接对cost影响的权重,但是L1和L2又存在一定的区别。L1减少的是一个常量,L2减少权重的一个固定比例,如果权重本身很大,L1减少的比L2少很多,反之,如果权重本省很小,L1减少的更多。L1倾向于集中在少部分重要的连接上。
    注意:对于L1,当W=0时,cost关于W的偏导没有意义,因为在W=0时不可导,此时就使用un-regulazied表达式,sgn(0)=0,本来regularization的目的就是减少权重,到权重=0时,就没有必要再减少。
    10.是否使用dropout
    和L1、L2 regularization不同,dropout并不对cost增加项,而是对神经网络本身的结果做改变。
    11.训练集多大比较合适
    一句话,训练集越大越好,增加训练集在一定程度上也可以减少过拟合
    12.未完待续,稍后补充……

     

    1、参考内容1:

    原文:http://www.dataguru.cn/thread-918230-1-1.html

      观察loss胜于观察准确率,Loss设计要合理,对比训练集和验证集的loss;
        Relu可以很好的防止梯度弥散问题,当然最后一层的激活函数千万慎用relu,如果是分类的用softmax;
        Batchnorm可以大大加快训练速度和模型性能;
        Dropout防止过拟合,可直接设置为0.5,即一半一半,测试的时候把dropout关掉;
        选择Adam 优化函数,收敛速度非常快的一个优化函数;
        Loss选择。一般来说分类就是Softmax, 回归就是L2的loss. 但是要注意loss的错误范围(主要是回归), 你预测一个label是10000的值, 模型输出0, 你算算这loss多大;
        准确率虽然是评测指标, 但是训练过程中还是要注意loss的. 你会发现有些情况下, 准确率是突变的, 原来一直是0, 可能保持上千迭代, 然后突然变1。而loss是不会有这么诡异的情况发生的, 毕竟优化目标是loss;
        Learning Rate设置合理。太大: loss爆炸, 或者nan,太小: 半天loss没反映;
        对比训练集和验证集的loss。判断过拟合, 训练是否足够, 是否需要early stop的依据。

    上面的分享很不错。网络结构参考已有的设计应该也很重要…

     

    3、参考内容3:https://www.cnblogs.com/liujshi/p/5646102.html

    4、参考内容4: https://www.cnblogs.com/carlber/p/9783822.html

    5、参考内容5: https://blog.csdn.net/sinat_34611224/article/details/84072205

     

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    2018-08-02 15:16:14
    神经网络调技巧 知乎上看到的非常实用的调技巧 https://zhuanlan.zhihu.com/p/24720954?utm_source=zhihu&utm_medium=social
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    2019-03-03 12:52:45
    神经网络调小工具网址,这个网址可以帮助你熟悉神经网络的参数和他们各自的作用。
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空空如也

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