首页 > TAG信息列表 > 调参
使用argparse进行调参
argparse是深度学习项目调参时常用的python标准库，使用argparse后，我们在命令行输入的参数就可以以这种形式python filename.py --lr 1e-4 --batch_size 32来完成对常见超参数的设置。，一般使用时可以归纳为以下三个步骤 使用步骤： 创建ArgumentParser()对象 调用add_argument()方法深度学习调参经验总结
深度学习调参技巧总结 关于deep learning（rnn、cnn） σ′(⋅)=σ(⋅)(1−σ(⋅))，tanh′=1−tanh2 batch_size：将数据集划分为不同的 batch，是为了限制 RAM 的使用，防止内存溢出； batch_size = 256; ℓ 层的神经网络，对于着 ℓ−1 个层间权值矩阵； 简单参数 hyperparameters： learnin【算法竞赛学习】金融风控之贷款违约预测-建模与调参
Task4 建模与调参 此部分为零基础入门金融风控的 Task4 建模调参部分，带你来了解各种模型以及模型的评价和调参策略，欢迎大家后续多多交流。 赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约预测 项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-miningROS学习笔记之——无人机PID调参过程记录2
之前博客《ROS学习笔记之——无人机PID调参过程记录》写了调参的过程，但说实话，效果还不是特别的好，经过一轮手飞之后，继续优化参数如下（看PID分析）：深度学习 图片分类调参小结
一般就是多种不同模型+迁移学习+一大堆正则化方式+各种数据增广+简单的TTA这个步骤 模型包括resnet模型及其变种等，优化算法一般用Adam和SGD，学习率就主要是用Cosine余弦退火函数；数据增广常用的有翻转、平移、修改色调、图片重叠等 提升精度思路:根据数据挑选增强，使用新模型、新优化简单说说模拟退火
目录模拟退火算法简单介绍调参优化技巧 模拟退火算法 模拟退火（simulated annualing）SA算法。 是一个随机化算法，在正常算法题中可能体现较少，在人工智能等方面应用比较广泛。 这个随机化算法非常看人品，以及参数的正确选择。 简单介绍 回顾爬山算法，在单峰函数中不断取更高值来获得最高Xgboost回归四种调参方法及Python简单实现
前言 Xgboost对特征工程和数据处理比较友好，相比之下调参成为用好Xgboost重要的一环，本文分别从参数、调参方法、Python实现的维度进行梳理，作为调参思路的记录。 本文将关注以下几个问题： 1.Xgboost哪些参数需要调参？ 2.通用的调参方法有哪些 ？ 如何实现？ Xgboost哪些参数需要你真的知道如何正确的使用ROS中的动态调参机制吗？
ROS中动态调整参数的原理 我们在现实中有个需求：我们希望可以改变参数服务器中的参数用于调试机器人，而且我们不希望每改一遍参数之后必须重启一次相关节点才可以生效，这样耗时耗力太麻烦。我们期望的是：我们既可以改变参数服务器中的参数用于调试，也可以使我们刷新的参数服务器中的1.21 第二次会议总结
本周工作：显示了分数（使用8个部位的角度范围做依据） 尝试了余弦相似度+百度关键点检测，效果不好，实时性差，只可用来读取坐标数据 本周难点：计数部分精度变差了 下周工作：对动作进行调参，分数更加合理 对计数部分进行改进pytorch一些调参的方法
首先是对数据增强的调整：Pytorch 中的数据增强方式最全解释 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 从 这些方法里选择自己需要的； 对学习率的调整：PyTorch学习之六个学习率调整策略 - Shaw_喆宇 - 博客园 (cnblogs.com) 常用且比较有效的是等间隔调整学习率终于做了一把MySQL调参boy
本文通过笔者经历的一个真实案例来介绍一个MySQL中的重要参数innodb_buffer_pool_size，希望能给大家带来些许收获，当遇到类似性能问题时可以多一种思考方式。 图片拍摄于大唐不夜城 问题背景 有个广西的客户，之前系统一直用的很流畅，最近反馈系统响应极慢，卡顿严重，希望我们尽快解支持向量机算法如何调参（有哪些参数可调，调参总结）
我们构造svm模型的时候是有如下的参数可以设置的。 SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decision_function_shape='ovr', degree=3, gamma='auto', kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None, shrinking=TrueXGBoost原理和调参
（原创） 本文讨论XGBoost的原理和调参 1.目标函数 xgboost需要优化的目标函数分为两部分， 一部分是样本的损失函数（下式红色部分），另一部分是对模型复杂程度的正则罚项（下式蓝色部分，下式的基模型为cart树）： 2.梯度提升方法 第t次迭代的yi预测值可以由第t-1次的预测值，加上一个pyspark学习之——逻辑回归、模型选择与调参
记录pyspark的MLlib库学习篇，学习资料来自spark官方文档，主要记录pyspark相关内容，要么直接翻译过来，要么加上自己的理解。spark2.4.8官方文档如下：https://spark.apache.org/docs/2.4.8/ml-classification-regression.html#logistic-regression 目录 一、参数二、科研调参：batch_size怎么设置？
batch_size怎么设置？ 是不是batch_size越大越好？ 首先反对上面的尽可能调大batch size的说法，在现在较前沿的视角来看，这种观点无疑是有些滞后的。 关于这个问题，我们来看下深度学习三巨头之一的LeCun杨乐春同志怎么说（想看结论直接翻到最后）： Training with large minibatches is ba强化学习调参实践
1、如果出现神经网络输出数值很大，而且过快收敛问题，如下 那么有可能是state没有除255。 重新试试【笔记】Ray Tune，超参最优化（2） ：将数据加载和训练过程封装到函数中；使用一些可配置的网络参数；增加检查点（可选）；定义用于模型调参的搜索空间
参考了PyTorch官方文档和Ray Tune官方文档 1、Hyperparameter tuning with Ray Tune — PyTorch Tutorials 1.9.1+cu102 documentation 2、How to use Tune with PyTorch — Ray v1.7.0 以PyTorch中的CIFAR 10图片分类为例，示范如何将Ray Tune融入PyTorch模型训练过程中。 Cod调参
网格调参 调试处理 Log法则超参数调优——google Vizier采用迁移学习的思想，主要是从之前调参的经验中学习，为新算法提出最佳超参数
Google使用一套超参数调优算法来烘焙更美味的饼干“超参数调优”和“烘焙饼干”这两件事情，乍一听感觉风马牛不相及，但细想一下，似乎又有一定的相似之处——“黑盒优化”。结构复杂的深度学习模型某种程度上就是一个黑盒，为实现更好的优化目标，我们不断进行“超参数调优”来优化这个黑DataWhale 组队学习总结
很开心可以参加这一次的组队学习，在这次学习中，主要学到了深度学习的知识，了解了什么是梯度，梯度下降的方法，以及梯度下降会遇到的问题，还有解决方法。 知道了什么是深度学习，并且知道了一些调参的方法，学会很多，也交到了很多朋友，希望下次组队学习再见三、k8s集群可用性验证与调参（第一章、k8s高可用集群安装）
作者：北京小远 出处：http://www.cnblogs.com/bj-xy/ 参考课程: Kubernetes全栈架构师(电脑端购买优惠) 文档禁止转载，转载需标明出处,否则保留追究法律责任的权利! 目录： 目录一、集群可用性验证1、1查看基本组件情况1、2创建测试pod1.3 测试连通性二、参数优化2.1 容器配置参数优【研究】我是在做算法还是在调参？
1、简介 来源于 Reddit上有一个帖子，一个小哥读了博，主要研究领域为计算机视觉和自然语言处理，但他每天却都很苦恼，感觉自己不是在做科研，而是在做工程！ Hi, throwaway because everyone in my lab uses reddit. I am doing a PhD in machine learning but my field is heavily bas数据库自治服务DAS论文入选全球顶会SIGMOD，领航“数据库自动驾驶”新时代
简介：近日，智能数据库和DAS团队研发的智能调参ResTune系统论文被SIGMOD 2021录用，SIGMOD是数据库三大顶会之首，是三大顶会中唯一一个Double Blind Review的，其权威性毋庸置疑。 近日，智能数据库和DAS团队研发的智能调参ResTune系统论文被SIGMOD 2021录用，SIGMOD是数据库三大顶会《Real-time Stereo Vision: Optimizing Semi-Global Matching》
算法概述 这篇文章是基于SGM的扩展参数模型，考虑了不同路径方向的单独惩罚，不同路径聚合代价的加权，以及与灰度梯度相关的惩罚。对于8个方向的SGM来说，扩展模型有20个参数，不宜进行手动调参，所以作者还提出利用covriance matrix adaptation evolution strategy （CMA-ES）进化算法来自sklearn模型使用贝叶斯优化调参
文章目录 1. 构造数据源2. 构造黑盒目标函数3. 确定取值空间4. 构造贝叶斯优化器5. 运行，导出结果与最优参数全部代码 贝叶斯优化github地址：https://github.com/fmfn/BayesianOptimization paper地址：http://papers.nips.cc/paper/4522-practical-bayesian%20-optimizatio