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原创 | 算法工程师日常,训练的模型翻车了怎么办?

点击上方蓝字,关注并星标,和我一起学技术。 大家好,今天和大家聊一个算法工程师的职场日常——模型翻车。 我们都知道算法工程师的工作重点就是模型训练,很多人每天的工作就是做特征、调参数然后训练模型。所以对于算法工程师而言,最经常遇到的问题就是模型翻车了,好容易训练出来的模型结果效果还很差。很多刚入门的小白遇上这种情况都会一筹莫展,不知道究竟是哪里出了问题。 所以今天就和大家简单分享一下,我个人总结出来的一点简单经验,遇到这种情况的时候,我们应该怎么处理。 检查样本 整个模型训练结果不好的排查过程可以遵守一个由大到小,由浅入深的顺序。也就是说我们先从整体上、宏观上进行排查,再去检查一些细节的内容。 很多小白可能会有点愣头青,上来就去检查特征的细节,而忽略了整体的检查。导致后来花费了很多时间,才发现原来是样本的比例不对或者是样本的数量不对这种很容易发现的问题。不仅会浪费时间,而且给老板以及其他人的观感不好。 所以我们先从整体入手,先检查一下正负样本的比例,检查一下训练样本的数量。和往常的实验相比有没有什么变化,这种检查往往比较简单,可能几分钟就能有一个结果。如果发现了问题最好,没发现问题也不...

好码分享:开源算法框架Open Tabu Search求解VRPTW的JAVA代码

程序猿声 代码黑科技的分享区 一、前言 很早之前就想写这篇文章了,由于各种不可描述的原因拖延到了现在,今儿就把坑给填上吧~ 前排提示:小伙伴们可以收藏下这篇文章哦,说不定那天你们就用上了。因为真的是很干货哦! 二、Open TS算法框架 做元启发式的小伙伴都知道,一开始需要学习一些固定的算法框架,这是理论基础。有了理论基础以后就可以针对各种奇奇怪怪问题把这些算法框架给套上去,总能跑出一些结果,无论是好的差的。 经常有很多人来问我,这个问题用什么算法比较好啊?那个问题用什么框架比较合适?一开始我还很耐心的跟他们扯淡说:没有最好的,只有更好的。。。其实不是的,按照我这几年做启发式的经验来说,算法框架这东西其实吧,只要是一个类别的,基本都不会有太大差别(比如TS和SA、LNS和ALNS、GA和AFAS等等)。我们做算法开发的时候,更应该把重心放在一些问题特性的推导,或者搜索算子的思考上。 好了又扯远了……今天的主题是分享一份代码,一个开源的Tabu Search框架,以及如何利用该框架进行二次开发。先介绍下今天的主角:Open TS。这个是由Robert Harder开发的一个基于java...

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