冰球怎么做突破官网下载，如何对其模型进行参数调优？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-03-18 04:01 标签： 潘思言冰球

采纳数：0 获赞数：0 LV1

w7702 cn 联通的网络機顶盒如

是做了无用功！那方马上回电报来，要求立即把表哥的户口转回去因为姨爹在银行工作，他要提前退休这样表哥就可以接替怹的工作。。。。

你对这个回答的评价是？

下载百度知道APP抢鲜体验

使用百度知道APP，立即抢鲜体验你的手机镜头里或许有别人想知道的答案。

  • 你的回答被采纳后将获得：
  • 系统獎励15（财富值+成长值）+难题奖励20（财富值+成长值）

下载百度知道APP抢鲜体验

使用百度知道APP，立即抢鲜体验你的手机镜头里或许有别人想知道的答案。

原标题：在构建机器学习模型的時候如何进行超参数调优？

超参数调优的方法主要有网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等超参数搜索算法这类算法主要包括一是目标函数，即算法需要最大化或者最小化的目标二是搜索范围，一般通过上限和下限来确定三是算法的其他参数，如搜索步长等

网格搜索可能是最简单，应用最广的超参数搜索算法它通过查找搜索范围内的搜索的点来确定最优值。如果采用较大的搜索范围以及较小的步長网格搜索有很大概率找到全局最优值。然而这种搜索方案十分消耗计算资源和时间，特别是需要调优的超参数比较多的时候在实際应用中，网格搜索法一般会先使用较广的搜索范围和较大的步长来寻找全局最优值和可能位置；然后会逐渐搜索搜索范围和步长，来尋找更加精确的最优值这种操作方案可以降低所需的时间和计算量，但由于目标函数一般是非凸的所以很可能错过全局最优值。

随机搜索的思想与网格搜索比较相似只是不再测试上界和下界之间的所有值，而是在搜索范围中随机选取样本点它的理论依据是如果样本點集足够大，那么通过随机采样也能大概率地找到全局最优值或者近似值。随机搜索一般会比网格搜索要快一些但是和网格搜索的快速版本一样，结果是无法保证最优的

贝叶斯优化算法在寻找最优值参数时，采用了与网格搜索随机搜索完全不同的方法。网格搜索和隨机搜索在测试一个新点时会忽略前一个点的信息，而贝叶斯优化算法则充分利用了之前的信息贝叶斯优化算法通过对目标函数形状進行学习，找到使目标函数向全局最优值提升的参数具体来说，它学习目标函数形状的方法是首先根据先验分布，假设一个搜索函数然后，每一次使用新的采样点来测试目标函数时利用这个信息来更新目标函数的先验分布，最后算法测试由后验分布给出的全局最優值最可能出现的位置的点。对于贝叶斯优化算法有一个需要注意的地方，一旦找到了一个局部最优值它会在该区域不断采样，所以佷容易陷入局部最优值为了弥补这个缺陷，贝叶斯优化算法会在探索和利用之间找到一个平衡点探索就是在还未取样的区域获取采样點，利用就是根据后验分布在最可能出现全局最优值的区域进行采样

我要回帖

更多关于 潘思言冰球 的文章

 

随机推荐