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L1/L2 distances, hyperparameter search, cross-validation
翻译自 https://cs231n.github.io/classification/ L1/L2 distances, hyperparameter search(超参搜索), cross-validation(交叉验证) Image Classification 图像分类 很多不同的视觉问题如物体检测, 目标分割最后都可以被化简为图像分类问题. 举例 类似如下的输入图像, 计算机都论文笔记系列-Speeding Up Automatic Hyperparameter Optimization of Deep Neural Networks by Extrapolation of
I. 背景介绍 1. 学习曲线(Learning Curve) 我们都知道在手工调试模型的参数的时候，我们并不会每次都等到模型迭代完后再修改超参数，而是待模型训练了一定的epoch次数后，通过观察学习曲线(learning curve, lc) 来判断是否有必要继续训练下去。那什么是学习曲线呢？主要分为两类： 1.模型性第三周 超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparameter tuning）
第三周 超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparameter tuning） 文章目录 第三周 超参数调试、Batch正则化和程序框架（Hyperparameter tuning）3.1 调试处理（Tuning process）3.2 为超参数选择合适的范围（Using an appropriate scale to pick hyperparameters）3.3 超参数调试的实[转载]自动机器学习（AutoML）领域论文合集
转载自：2019年 https://blog.csdn.net/mrjkzhangma/article/details/103024818 Awesome-AutoML-Papers includes very up-to-date overviews of the bread-and-butter techniques we need in AutoML: Automated Data Clean (Auto Clean)Automated Feature Enginnering (Au