train loss 不断下降，test loss不断下降：说明网络仍在学习;
train loss 不断下降，test loss趋于不变：说明网络过拟合;
train loss 趋于不变，test loss不断下降：说明数据集100%有问题;
train loss 趋于不变，test loss趋于不变：说明学习遇到瓶颈，需要减小学习率或批量数目;或者是数据集有问题（数据集标注错误数据比较多）
train loss 不断上升，test loss不断上升：说明网络结构设计不当，训练超参数设置不当，数据集经过清洗等问题。
RF,GBDT,xgboost调参方法整理 训练集、测试集loss容易出现的问题总结 train loss 不断下...
1首先是数据增强，因为正常情况下，数据量往往不够，因此需要通过裁剪 2数据预处理，pca，normalizatio...
参数更新 神经网络的学习目的是找到使损失函数尽可能小的参数,即解决一个最优化问题.但是由于神经网络参数空间过于复杂...
死亡的神经元占的比例 RELU 文中给出了一种针对ReLU神经元的特殊初始化，并给出结论：网络中神经元的方差应该是...
转载https://www.sohu.com/a/241208957_787107 基本原则:快速试错 一些大的注...
1.lr用1e-2-1e-3结果较好。lr值小的话，上升test auc会比较慢，但最后结果说不定会比lr大要好。...
我们平时一直都在说“调参、调参”，但实际上，不是调“参数”，而是调“超参数” 1.参数（Parameter） 参数...
｜公｜众｜号｜包包算法笔记｜ 背景 事情的起因其实这样，实验室老同学的论文要冲分，问我有没有啥在NN上，基本都有用...
1 模型原理及调参参考 调参：XGBoost参数调优完全指南原理：xgboost入门与实战（原理篇） 2 输出基线...
今天看了下之前做的一个异步处理任务的服务，发现占用内存量比较大，达到2G，但我检查了代码，基本没有static对象...
本文标题：调参整理
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/dkclyhtx.html
网友评论