模型调参及优化
调参
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调权重参数,偏置参数
训练数据集用来训练参数w,b
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调超参数
验证数据集用来选择超参数学习率lr,隐藏层大小等
-
如何调参

当泛化误差和训练误差都没有降下去说明欠拟合;当训练误差降下去,但泛化误差出现上升形式,说明过拟合
优化
-
权重衰退
在过拟合时,可以使用权重衰退,每次更新参数W_t+1时都会先将W_t减小,梯度计算如下

参数更新如下

使用torch框架可以简洁实现权重衰退,wd就是上述的ʎ:

-
丢弃法
丢弃法相当于在输入中加入噪音,且输入的期望(期望是所有元素出现概率乘以元素值值之和)不变,公式如下


在过拟合时可以使用丢弃法,常用于多层感知机的隐藏层输出,将输出的某些元素随机设为0,剩下元素放大,丢失法通常在每层的激活函数之后使用,丢弃法和权重衰退都是正则项,用于权重的变化,所以只在训练中使用,不用于测试。丢弃法是多层感知机中主流的一种正则化方法,高复杂模型+丢弃法效果一般比低复杂模型效果好一些。torch的简洁实现如下
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