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针对文本分类问题，作者在这篇论文里，详细讲解了如何对神经网络进行调参。论文主要内容如下。1.论文背景CNN已经广泛应用于文本分类任务中，但是训练模型需要精通模型结构，以及如何进行调参，包括filer的大小，…
深度学习14.深度学习调参，CNN参数调参，各个参数理解和说明以及调整的要领。underfitting和overfitting的理解，过拟合的解释。经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢？然后每次都懵了，一是自己懂的不多，二是实验的不多，三是记性不行忘记了。
cnn调参，最好的参考论文就是那篇nips2012用cnn做imagenet的，没有之一。dropout那篇文章可作为最佳补充。postedon2016-03-0909:46雨落无痕mei阅读(3379)评论(0)编辑收藏
Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式同样的参数,不同的初始化方式不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组同样的参数,模型训练的不同阶段，即不同迭代次数的模型。不同的模型,进行线性融合.例如RNN和传统模型.
复现、调参并不容易，其实很多论文中实现的效果看起来不错，但是实际上如果自己去复现是很难的。而且也有很多论文其实自身并没有复现，只是理论上的实现就可以发表，神经网络在调参中不确定性因素太多，玄学深度学习名副其实。
不要完全相信论文里面的东西.结构什么的觉得可能有效果,可以拿去试试.你有95%概率不会使用超过40层的模型.shortcut的联接是有作用的.暴力调参最可取,毕竟,自己的生命最重要.你调完这个模型说不定过两天这模型就扔掉了.机器,机器,机器.
可以使用用不同超参数(如学习率，batch_size，优化器)训练出不同模型，然后做ensemble。.因为我就做了一点点入门级比赛，上面介绍的方法取得了还不错的结果，所以我就在这里献丑啦，方法确实挺无脑的，大家笑一笑就好啦。.继续想了下，我好像除了这些有...
知乎上关于‘深度学习调参技巧’讨论，Share一些自己关于深度学习模型调试技巧的总结思考（以CNN为主）。最近因为一些需要，参与了一些CNN建模调参的工作，出于个人习性，我并不习惯于通过
针对文本分类问题，作者在这篇论文里，详细讲解了如何对神经网络进行调参。论文主要内容如下。1.论文背景CNN已经广泛应用于文本分类任务中，但是训练模型需要精通模型结构，以及如何进行调参，包括filer的大小，…
深度学习14.深度学习调参，CNN参数调参，各个参数理解和说明以及调整的要领。underfitting和overfitting的理解，过拟合的解释。经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢？然后每次都懵了，一是自己懂的不多，二是实验的不多，三是记性不行忘记了。
cnn调参，最好的参考论文就是那篇nips2012用cnn做imagenet的，没有之一。dropout那篇文章可作为最佳补充。postedon2016-03-0909:46雨落无痕mei阅读(3379)评论(0)编辑收藏
Ensemble是论文刷结果的终极核武器,深度学习中一般有以下几种方式同样的参数,不同的初始化方式不同的参数,通过cross-validation,选取最好的几组同样的参数,模型训练的不同阶段，即不同迭代次数的模型。不同的模型,进行线性融合.例如RNN和传统模型.
复现、调参并不容易，其实很多论文中实现的效果看起来不错，但是实际上如果自己去复现是很难的。而且也有很多论文其实自身并没有复现，只是理论上的实现就可以发表，神经网络在调参中不确定性因素太多，玄学深度学习名副其实。
不要完全相信论文里面的东西.结构什么的觉得可能有效果,可以拿去试试.你有95%概率不会使用超过40层的模型.shortcut的联接是有作用的.暴力调参最可取,毕竟,自己的生命最重要.你调完这个模型说不定过两天这模型就扔掉了.机器,机器,机器.
可以使用用不同超参数(如学习率，batch_size，优化器)训练出不同模型，然后做ensemble。.因为我就做了一点点入门级比赛，上面介绍的方法取得了还不错的结果，所以我就在这里献丑啦，方法确实挺无脑的，大家笑一笑就好啦。.继续想了下，我好像除了这些有...
知乎上关于‘深度学习调参技巧’讨论，Share一些自己关于深度学习模型调试技巧的总结思考（以CNN为主）。最近因为一些需要，参与了一些CNN建模调参的工作，出于个人习性，我并不习惯于通过
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