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keras调参经验
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2019-10-09 18:44:34
阅读次数: 0
调参技巧
层叠LSTM的层时 尽量保持两个隐藏层个数一致 收敛的快的多
两层LSTM比一层好很多
激活函数很重要 relu通常效果比较好
激活函数使用笔记
激活函数介绍
学习率太大(0.02),记得要是0.001数量级的学习率,否则直接不收敛,因此学习率不要太大,越小越好
正则化参数
L1正则化效果很差
L2正则化 一般是0.01左右
这个参数影响不太 而且容易拖累模型训练速度
Dropout
待补充
优化器
from tensorflow.keras import optimizers
常用optimizers.Adam ,Nadam 学习率的设置在0.001数量级
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转载自
www.cnblogs.com/rise0111/p/11643547.html
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