人工智能实战 第6次作业 郑浩
作者:互联网
项目 | 内容 |
---|---|
这个作业属于哪个课程 | 人工智能实战 2019(北京航空航天大学) |
这个作业的要求在哪里 | 人工智能实战第六次作业(个人) |
我在这个课程的目标是 | 了解人工智能的基础理论知识,锻炼实践能力 |
这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标 | 了解参数的影响,学习调参 |
作业正文 | 见下文 |
其他参考文献 | 无 |
1.作业要求
- 将模型准确度调整至>97%
- 整理形成博客,博客中给出参数列表和对应值
- 给出最终的loss下降曲线
- 给出最终准确度结果
2.参数调节
- 调节learning rate
n_hidden1=64,n_hidden2=32,m_epoch = 2,batch_size = 10
learning_rate | accuracy rate |
---|---|
0.1 | 0.9634 |
0.15 | 0.9648 |
0.2 | 0.9665 |
0.25 | 0.9612 |
0.3 | 0.9623 |
0.4 | 0.9622 |
可见,准确率大概在learning rate=0.2时最大。
- 调节batch_size
n_hidden1=64,n_hidden2=32,m_epoch = 2,learning_rate=0.2
batch_size | accuracy rate |
---|---|
5 | 0.9595 |
8 | 0.9626 |
10 | 0.9653 |
13 | 0.9632 |
15 | 0.9606 |
20 | 0.9623 |
可见,准确率大概在batch_size=10时最大。
- 调节n_hidden1、n_hidden2
learning_rate=0.2,m_epoch = 2,batch_size = 10
n_hidden1 | n_hidden2 | accuracy rate |
---|---|---|
32 | 16 | 0.9587 |
64 | 16 | 0.9644 |
64 | 32 | 0.9665 |
128 | 16 | 0.961 |
128 | 32 | 0.9631 |
128 | 64 | 0.963 |
可见,准确率大概在n_hidden1=64,n_hidden2=32时最大。
- 调节m_epoch
n_hidden1=64,n_hidden2=32,batch_size = 10,learning_rate=0.2
m_epoch | accuracy rate |
---|---|
2 | 0.9636 |
5 | 0.9682 |
10 | 0.971 |
15 | 0.9727 |
20 | 0.9783 |
可见,m_epoch越大,准确率越高。这里取到20。
3.结果
取learning_rate=0.2,batch_size = 10,n_hidden1=64,n_hidden2=32,m_epoch=20
Loss曲线:
得到的准确率:
rate=9783 / 10000 = 0.9783
标签:实战,10,人工智能,32,rate,64,learning,郑浩,size 来源: https://www.cnblogs.com/wresinski/p/10750007.html