深度学习参数调整-整理

其他 2021-11-21 02:42:54 阅读次数: 0

深度学习参数调整-整理

1、调参目的
2、参数和超参数
3、超参数分类
4、欠拟合和过拟合
5、学习率（learning rate）
6、epoch
7、批次大小（batch_size）
8、step
9、深度学习中的的超参数调节

今天在跑一个训练程序，发现是时候整理一下参数调整的东西了。

1、调参目的

训练机器学习算法的主要目的是调整权重以最小化损失或成本。这个成本衡量模型的效果，可以找到产生最佳模型性能的最佳参数。

2、参数和超参数

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转载自blog.csdn.net/juluwangriyue/article/details/120800616

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