AI小白一枚
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深度神经网络-keras-调参经验

keras搬砖系列-调参经验

1，观察loss胜于观察准确率，loss设计要比较合理，对比训练集和验证集的loss

2，relu可以很好的防止梯度弥散的问题，当然最后一层激活函数尽量别用relu，如果分类则用softmax


3，BatchNorm 可以大大加快训练速度和模型的性能

4，Dropout防止过拟合，可以直接设置为0.5，一半一半，测试的时候把Dropout关掉


5，Loss选择，一般来说分类就是softmax，回归就是L2的loss，但是loss的错误范围(主要是回归)预测一个10000的值，模型输出为0
6，准确率是一个评测指标，但是训练过程中loss你会发现有些情况，准确率是突变的，原来一直是0，可能保持上千迭代，然后变1。而loss不会有那么诡异的发生，毕竟优化目标为loss

7，学习率设置得合理，太大loss爆炸，太小则没有反应

8，对不训练集和验证集的loss，判断过拟合，训练是否足够，是否需要Early Stop

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