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ICLR 2022 | 超越Focal Loss!PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车!
ICLR 2022 | 超越Focal Loss!PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车! 转自ICLR 2022 | 超越Focal Loss!PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车!【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(基础)AWS Deepracer model 超参介绍 - 006
本文将对 AWS Deepracer model 的超参进行介绍,并分享个人在使用时的一些经验,由于本人刚入坑不久,经验有限,本文所说仅供参考,如有错误请联系我及时更正。 文章目录 超参数 (Hyperparameters)梯度下降批量大小(Gradient descent batch size)时代数 (Number of epochs)学习率(LeMindSpore模型精度调优实战:常用的定位精度调试调优思路
摘要:在模型的开发过程中,精度达不到预期常常让人头疼。为了帮助用户解决模型调试调优的问题,我们为MindSpore量身定做了可视化调试调优组件:MindInsight。 本文分享自华为云社区《技术干货 | 模型优化精度、速度我全都要!MindSpore模型精度调优实战(二)》,原文作者:HWCloudAI 。 引言:利用visualDL快速选择项目方案