调参第20页

optuna调参神器学习笔记(二）

手动添加先验参数optuna提供自动参数搜索，但有时候有一些特定的超参数集要先尝试,比如初始学习率和叶子数量.另外,也有可能在让Optuna找到更好的超参数集之前，你已经尝试过一些集合.Optuna提供两个API以应对这种场景:将这些超参数集合传递过去并让Optuna对其求值enqueue_trial()将这些集合的结果标记为已完成的Trialsadd_trial()第一个场景:让Optuna对你

ASKED_2019·2023-01-12 21:41

机器学习-optuna-自动调参

顾名思义，就是一个自动调参的东西官方文档示例代码：importoptunadefobjective(trial):x=trial.suggest_uniform('x',-10,10)return(x-

且归·2023-01-12 21:41

调参神器optuna学习笔记

介绍optuna作为调参工具适合绝大多数的机器学习框架，sklearn，xgb，lgb，pytorch等。

ASKED_2019·2023-01-12 21:40

基于 Optuna 的模型超参数优化

文章目录1.Optuna简介1.1Optuna介绍1.2Optuna安装1.3Optuna示例2.LGBM和XGBoost调参汇总2.1LGBM2.1.1定义Objective2.1.2调参try2.1.3

酒酿小圆子～·2023-01-12 21:10

optuna在深度学习上自动调参

定义模型、训练过程Trainertrain_stepval_steptrain4.2objective函数定义params4.3启动optunastorge5.图形化显示1.背景最近在烦恼怎么对深度学习进行调参

洛克-李·2023-01-12 21:09

深度学习中常用的调参方法

不管什么模型，先在一个较小的训练集上train和test，看看它能不能过拟合。如果不能过拟合，可能是学习率太大，或者代码写错了。先调小学习率试一下，如果还不行就去检查代码，先看dataloader输出的数据对不对，再看模型每一步的size是否符合自己期待。一开始学习率一般定位0.1-0.01看train/eval的loss曲线，正常的情况应该是trainloss呈log状一直下降最后趋于稳定，ev

left--bank·2023-01-12 19:42

深度学习调参大法-学习率动态调整

本文将介绍一下六种动态学习率的调整optim.StepLR,optim.MultiStepLR,optim.LambdaLR,optim.ExponentialLR,optim.CosineAnnealingLR,optim.ReduceLROnPlateau导入工具包fromtorch.optim.lr_schedulerimportStepLR,MultiStepLR,LambdaLR,Exp

别怕，我是光！·2023-01-12 19:09

深度学习学习率(lr)调参

一、learningrate简述lr全称learningrate（一下简称lr），是机器学习和深度学习中最为重要的超参数之一，会影响模型训练结果的好坏，有时候甚至会直接导致整个模型无法使用。lr最直接的可观测的影响就是loss值的变化，较大的学习率会更容易收敛也更容易出现陷入局部最优解的情况，而过大的学习率会导致loss无法收敛甚至出现nan的情况；较小的学习率更容易找到全局最优解但是loss下降

WX-Zheng·2023-01-12 19:02

pytorch固定随机数种子，使实验结果可复现

有时修改了网络、做了数据预处理、调参等，希望测试下实验结果是否有变化，若不固定随机数种子，那由于神经网络里的一些随机过程和cudnn的优化等问题，会使每次实验结果不一样。

#苦行僧·2023-01-12 17:50

调参小技巧-Kmeans聚类三大图像调参

1.拐点法（选取斜率突变点）构造自定义函数，用于绘制不同k值和对应总的簇内离差平方和的折线图defk_SSE(X,clusters):#选择连续的K种不同的值K=range(1,clusters+1)#构建空列表用于存储总的簇内离差平方和TSSE=[]forkinK:#用于存储各个簇内离差平方和SSE=[]kmeans=KMeans(n_clusters=k)kmeans.fit(X)#返回簇标签

宋建国·2023-01-12 09:55

人脸检测之MTCNN（二）——模型的训练尝试

前言这一篇主要记录模型的训练尝试过程，之所以称为“尝试”，是因为受限于个人能力，这里只做了简单粗浅的训练，无法提供详细的调参/效果提升的相关建议。

Mega_Li·2023-01-12 08:42

TensorFlow 训练多个loss函数技巧：训练步骤，冻结部分层（freeze some scopes），从tensorboard检查问题

这两天使用TensorFlow训练一个多个损失函数的网络模型，自己搭建网络，调参训练，由于网络是一个两阶段的网络，具有三个损失函数，其中两个损失函数监督第一个阶段，一个损失函数家督第二个阶段，而且损失函数监督的并不全是最后一层

my_chen_smile·2023-01-11 23:09

数据集处理方法之数据增强

分析问题当训练一个机器学习mode时候，我们真正做的就是调参以便它能将输入（比如图片）映射到输出（比如标签）。我们优化目标是追求我们模型损失较低的最佳点，当参数以正确

彭祥.·2023-01-11 16:10

遥感和随机森林核心思想python

这篇文章还不涉及交叉验证、调参等细节。如果后面有需要，会继续介绍。数据与代码数据和代码全都免费共享，我觉得这种东西本来就是免费的，共享给大家。虽然代码是我写的，但是我也

yuanzhoulvpi·2023-01-11 16:33

数据挖掘训练营建模调参学习笔记

本学习笔记为阿里云天池龙珠计划数据挖掘训练营的学习内容，学习链接为：-天池实验室-实时在线的数据分析协作工具，享受免费计算资源(aliyun.com)https://tianchi.aliyun.com/notebook-ai/detail?spm=5176.20850271.J_3678908510.8.25243daangG2Dh&postId=170927一、学习知识点概要了解常用的机器学习

cp4Garvey·2023-01-11 07:17

深度学习之基于CNN和VGG19实现灵笼人物识别

但是它的训练时间过长，调参难度大，并且需要的存储容量大，不利于部署。本次基于CNN和VGG19，对灵笼人物进行识别。其中VGG19网络分别调用了官方模型和自己搭建的模型。

starlet_kiss·2023-01-11 07:34

Pytorch避免更新模型梯度

2.param.requires_grad(1)用法p.requires_grad=False(2)说明一般用于将某一层设置为不自动更新梯度，以避免训练模型时对该层调参。

xieyan0811·2023-01-11 06:07

R语言hdnom包进行高维惩罚 Cox 回归模型绘制列线图-校准曲线-时间依赖ROC-外部验证

Hdnom包可以用于用于给高维数据构建Cox模型、绘制列线图-校准曲线-时间依赖ROC-外部验证，而且Hdnom包简化了建模过程，带有自动选择变量功能，将用户从繁琐且容易出错的调参过程中解放出来.hdnom

天桥下的卖艺者·2023-01-10 21:15

训练营笔记——机器学习算法（三）：基于LightGBM的分类预测

相较于深度学习模型不需要精细调参便能取得近似的效果LightGBM直接支持缺失值与类别特征，无需对数据额外进行特殊处理

weixin_50950359·2023-01-10 18:48

回归树拟合正弦曲线案例

用回归树拟合正弦曲线让我们的回归树学习正弦曲线，调参观察什么情况下受噪声影响明显代码："""用回归树拟合正弦曲线"""importnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorimportmatplotlib.pyplotaspltrng

杖卫·2023-01-10 16:56

机器学习之超参数优化 - 网格优化方法（网格搜索）

（网格搜索）超参数优化与枚举网格的理论极限超参数优化HPO（HyperParameterOptimization）每一个机器学习算法都会有超参数，而超参数的设置很大程度上影响了算法实际的使用效果，因此调参是机器学习算法工程师最为基础和重要的任务

发呆的比目鱼·2023-01-10 15:17

python贝叶斯优化算法_自动调参——贝叶斯优化算法hyperopt

本篇文章主要记录了贝叶斯优化算法hyperopt的学习笔记，如果想看自动化调参中的网格调参和遗传优化算法TPOT，请查看我另外两篇文章：网格搜索gridSearchCV和遗传优化算法TPOT。

自闭成年人·2023-01-10 15:46

网格搜索、随机搜索和贝叶斯调参总结与实践

因此在实践比赛中，需要调参的模型数量与对应的超参数比较多，而设计的数据量又比较大，因此相当消耗时间。此外，由于给出的超参数的

Litra LIN·2023-01-10 15:16

GridSearchCV()参数

GridSearchCV，它存在的意义就是自动调参，只要把参数输进去，就能给出最优化的结果和参数。注：适合于小数据集，一旦数据的量级上去了，很难得出结果。

*Snowgrass*·2023-01-10 15:14

天池O2O优惠券预测之模型验证代码解析

模型验证部分步骤：按照：评价指标验证方式学习曲线结果分析，模型选择模型调参的步骤对模型进行选择，调优。评价指标及预测方式等性能评价函数。赛题目标是预测投放的优惠券是否核销。

韩立 •·2023-01-10 15:06

数学建模后的感想

最后还是报了校赛，恰校赛题目能用到我喜欢的机器学习知识，于是去网上学习python的sklearn库，调包调参进行数据处理，结合pandas的相关系数热图(hotm

ElementQi·2023-01-10 13:35

训练超模型

超模型对于初级炼丹师，往往苦于调参。那么有没有什么高科技炼丹炉，可以让我们只要按下按钮，就可以自行调整，炼出一炉品质上佳的仙丹呢？那肯定是有的，下面，请允许我隆重介绍KerasTuner。

硕硕石页石页·2023-01-10 10:36

python+opencv+mediapipe+tensorflow实现手势识别控制计算机

OpenCVMediapipeTensorFlowPyWin32数据处理通过mediapipe提取特征转化为相对坐标：均值方差归一化（标准化）：测试效果：神经网络网络结构设计激活函数神经网络的训练过程模型调参语音唤醒监听麦克风将音频读取为

G.E.N.·2023-01-09 19:02

阿里云天池大赛——机器学习篇赛题解析（赛题一）上

（1）赛题火力发电的基本原理是燃料燃烧生产蒸汽，蒸汽推动汽轮机旋转带动发电机旋转，产生电能，影响火力发电效率的核心是锅炉的燃烧效率（每单位时间内产生的蒸汽量），影响锅炉燃烧效率的因素很多，包括锅炉的可调参数

阿尔卑斯山林·2023-01-09 16:02

Pytorch翻车记录：单卡改多卡踩坑记！

目前正在魔改以下这篇论文的代码：https://github.com/QipengGuo/GraphWriter-DGLgithub.com由于每次完成实验需要5个小时（baseline），自己的模型需要更久（2倍），非常不利于调参和发现问题

夕小瑶·2023-01-09 12:04

pytorch 单卡改多卡详细教程

目前正在魔改以下这篇论文的代码：https://github.com/QipengGuo/GraphWriter-DGLgithub.com由于每次完成实验需要5个小时（baseline），自己的模型需要更久（2倍），非常不利于调参和发现问题

闫倩倩爱编程·2023-01-09 12:29

用机器学习的思路训练单词的TFIDF值

根据标签，如果这句话是英语，但是结果score_de大于score_en，说明需要调参。因此定义损失函数：loss

御用厨师·2023-01-09 03:12

时序预测之四_Prophet时序模型

非常简单实用，你不需要理解复杂的公式，看图，调参，调用十几行代码即可完成从数据输入到分析的全部工作，可谓懒人之利器。

xieyan0811·2023-01-09 01:33

006.合宙ESP32-C3+蓝牙调试器通过BLE发送接收数据教程

问题提出在平衡小车制作过程中，需要对KP/KD/KSP/KSI等PID系数进行调试，而平衡小车无法通过USB等进行有线调试，而ESP32-C3自带蓝牙+WIFI，使用WIFI比较吃算力，故选择通过蓝牙进行调参

魏纳海森堡的门徒·2023-01-08 22:34

[机器学习]基于信用卡欺诈的预测分析

目录数据集准备导入数据集数据可视化处理非平衡数据集建模与调参建模调参网格搜索（GridSearchCV）随机搜索（RandomizedSearchCV）贝叶斯优化GridSearchCV例子optuna

Joseph115·2023-01-08 18:45

机器学习交叉验证(Cross Validation)

交叉验证步骤首先将样本数据分为训练数据及测试数据将训练数据分为K份将K份数据选出1份做验证数据集，其他做训练数据将训练出的模型评分做平均交叉验证一般用来调参。

德乌大青蛙·2023-01-08 17:08

Python使用支持向量机（SVM）方法对UCI 乳腺癌诊断数据集二分类任务

涉及到的方法：机器学习SVM，混淆矩阵，选择核函数，调参加载数据集#加载数据path='D:/code/breast_cancer/wdbc.data'names=['IDnumber','Diagnos

zQIANYUN·2023-01-08 16:30

adaboost算法_入门数据竞赛系列(5)：AdaBoost算法在sklearn中的使用及调参

分类及回归参数2.1AdaBoostClassifier2.2AdaBoostRegressor2.3默认决策树的重要参数0x03sklearn中的使用3.1数据准备3.2调用Adaboost分类器3.3调参

weixin_39694016·2023-01-08 15:13

机器学习笔记-Adaboost调参

Adaboost调参 Sklearn中的Adaboost接口是在sklearn.ensemble中，ensemble是集成的意思，在这个包中含有很多集成模型，Adaboost就是封装在ensemble

Pijriler·2023-01-08 15:10

pytorch 指定网络不同部分使用不同学习率

有时做优化时不同的层需要设置不同的学习率，例如：在对预训练语言模型进行调参时，只希望拿自己的数据对模型进行微调，不过多改变模型本身的参数，这时要设置较小的学习率；但是其他网络部分，需要设置相对较大些的学习率加速模型收敛

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-01-08 13:21

智能车入门——跑车前的零碎知识＜新手从零做车＞

17届技术报告|杭电四轮电磁一队_卓晴的博客-CSDN博客建议多看一下一些强校的技术报告调整舵机中值装舵机舵盘时，要保证车能够左右打死，装好舵机后，要调整舵机中值，也就是占空比为何值时车走直线有了按键调参

_lucky_R·2023-01-08 11:01

零基础制作平衡小车【连载】10---PID调参

网上很多关于PID调参的文档，基本都是理论，也没有图片说明，这对于小白入门来说很是头疼。别人的理论咱都看的懂，一到自己就懵逼。

D_SEngineer·2023-01-08 11:53

机器学习_第四天（非监督学习+思维导图）

API1.2Kmeans性能评估指标1.2.1KmeansAPI1.3Kmeans总结2、机器学习基础--思维导图1、非监督学习（无目标值）k-means：聚类，把数据划分成K个类别，当K未知时可视为超参数，进行调参假设

迷茫中奋斗·2023-01-08 10:49

Python机器学习建模的标准流程（特征工程+建模调参+模型评估+全流程可视化）

进击的西西弗斯·2023-01-08 09:03

NLP16：通过序列标注来进行实体和关系的联合抽取

这里仅实现模型，能够跑通，因为是在个人笔记本上跑，机器性能不够，所以没有训练完，也没有调参

大雄没有叮当猫·2023-01-07 19:28

【机器学习】决策树原理、调参、可视化 + 银行信用卡欺诈检测案例（含数据集）

目录决策分类树2.1ID3算法（信息增益）2.2C4.5算法（信息增益率）2.3CART算法（Gini系数）CART构造决策树实例决策树的剪枝sklearn实现决策树决策树的调参银行借贷欺诈检测案例训练模型调优及可视化决策分类树

—Xi—·2023-01-07 18:05

吴恩达deeplearning.ai《神经网络和深度学习》-深度学习概论（一）

数据集越大使用深度学习效果越明显对于图片数据适用于CNN神经网络对于音频，文字翻译适用于RNN神经网络对于图像与雷达信息的结合，适用于个性化订制的混合神经网络普通神经网络，CNN，RNN结构化数据与非结构化数据对于小尺寸的训练集，工程师的手工调参更重要

丰brother·2023-01-07 18:27

人工智能项目的 Python 版本管理工具DVC

需要很多的组合调参（不同的参数，不同的数据等），然后分别做

Python中文社区·2023-01-07 16:23

【MindSpore易点通】精度调优之梯度裁剪法

一、背景信息用户在训练脚本时往往会遇到loss不收敛或者其他精度问题，而精度问题产生的主要原因之一是因为者梯度更新过程中梯度值过大或过小导致调参不准确所造成，针对梯度值在更新过程中过大或过小原因所造成的精度问题

昇思MindSpore·2023-01-07 16:23

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