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深度学习调参小册

作者:京东零售 彭馨 谷歌大脑的五位深度学习大佬在 “Chinese New Year” 期间合作推出了《深度学习调参手册》,来为各位深度学习爱好者恭贺新年(我猜的),一时间好评如潮,获星过万,看来大家都是苦调参久已。难道依靠经验的调参变得“可解释”了?显然不是,而是大佬们分享自己的调参经验,内容还是挺多的,下面咱们去粗取精,希望能够获得飞升。 一、新项目指南 调参并不是开始项目的第一步,在此之前,我们要完成一些必要的基本工作,如 问题制定、数据清洗、pipeline 设置、评估指标 等确定后,花时间在模型架构和训练配置上才有意义。 1.选择模型架构 • 在进行一个新项目时,首先要尝试重用已经经过验证并有效的模型。如果要新开发,也应该选择一个完善、常用的模型架构先来开展工作,之后再去慢慢构建自己的自定义模型。 • 模型架构具有一系列的超参数,如 层数、层宽度、激活函数 等,选择架构实际上是选择具有不同超参数的模型,后面的 选择初始配置 和 提高模型性能的科学方法 主要是讲选择模型超参数的问题。 • 如果能找到一篇接近解决手头问题的论文,并将其中模型进行复现,是个很好的选择。 2.选择优...

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