当前位置: 首页 > news >正文

深度学习技巧应用3-神经网络中的超参数搜索

大家好,我是微学AI,今天给大家带来深度学习技巧应用3-神经网络中的超参数搜索。

在深度学习任务中,一个算法模型的性能往往受到很多超参数的影响。超参数是指在模型训练之前需要我们手动设定的参数,例如:学习率、正则化强度、网络层级结构、训练批次、训练次数等。为了得到最佳的超参数设置,可以采用超参数搜索的方式,搜索最佳的超参数组合。

超参数搜索是一种通过自动化方法寻找最佳超参数设置的技术。目标是通过系统地搜索超参数空间来最小化模型的误差或最大化模型的表现。超参数搜索是一个非常耗时和繁重的任务,因为可能需要在很广的超参数空间内搜索,而每个超参数组合都需要训练模型并进行评估。

一、常见的超参数搜索方法:

网格搜索:网格搜索是一种通过遍历超参数空间中所有可能的组合来搜索最佳超参数的方法。具体地,将每个超参数的可能取值组成一个网格,然后对所有可能的组合进行训练和评估,从而找到最佳的超参数组合。

随机搜索:随机搜索是一种通过在超参数空间中随机采样来搜索最佳超参数的方法。具体地,随机选择一组超参数进行训练和评估,然后根据评估结果调整下一组超参数的选择。

贝叶斯优化:贝叶斯优化是一种通过构建高斯过程模型来搜索最佳超参数的方法。具体地,通过不断地调整高斯过程模型的参数,来寻找最佳的超参数组合。

群智能优化:群智能优化是一种通过模拟自然界中群体智能行为来搜索最佳超参数的方法。具体地,将超参数的取值看作粒子,利用粒子群算法或其他群体智能算法进行搜索。

二、超参数搜索原理

超参数搜索的原理是在模型训练之前,通过尝试不同的超参数组合来找到最优的超参数配置,从而达到最佳的模型性能。超参数搜索的本质是一个寻优问题,目标是寻找一个最优的超参数组合,使得模型在训练集上的性能最好,并在测试集上具有良好的泛化性能。

超参数搜索的过程可以描述为以下几个步骤:

定义超参数空间:超参数搜索的第一步是定义超参数空间,即确定每个超参数的可能取值范围。通常使用经验值或者网格搜索来定义超参数空间。

遍历超参数空间:超参数搜索的下一步是遍历超参数空间中的每个可能的超参数组合,即在超参数空间中尝试不同的超参数组合。

训练模型:对于每个超参数组合,需要在训练集上训练模型,通常使用交叉验证来评估模型性能。

选择最优超参数组合:根据模型在训练集上的性能,选择最优的超参数组合。通常使用准确率、损失函数或其他评价指标来衡量模型的性能。

根据以上步骤,在小范围内进行遍历训练操作,可观察到不同值下的训练效果,根据训练效果图选择最优的超参数组合。

三、超参数搜索代码案例

利用使用GridSearchCV进行超参数搜索,首先使用make_classfication函数生成一个包含1000个样本和10个特征的二分类数据集。再将数据集划分为训练集和测试集,其中训练集占80%。

然后定义超参数空间,即待搜索的超参数值列表。代码案例我使用KNeighborsClassifier分类器。

定义GridSearchCV对象,传入模型、超参数空间、交叉验证折数、和并行计算的进程数。训练模型并搜索最佳超参数组合,最后输出最佳的超参数组合和对应的模型性能。、

具体代码如下:

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
import numpy as np# 生成二分类数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5,n_redundant=0, n_clusters_per_class=2, random_state=42)# 划分训练集和测试集
train_size = 0.8
train_samples = int(X.shape[0] * train_size)
X_train, y_train = X[:train_samples], y[:train_samples]
X_test, y_test = X[train_samples:], y[train_samples:]# 定义超参数空间
param_grid = {'n_neighbors': [3, 5, 7],'weights': ['uniform', 'distance'],'metric': ['euclidean', 'manhattan']
}# 定义模型
model = KNeighborsClassifier()# 定义网格搜索对象
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5, n_jobs=-1)# 训练模型并搜索最佳超参数组合
grid_search.fit(X_train, y_train)# 输出最佳的超参数组合和对应的模型性能
print("Best parameters: {}".format(grid_search.best_params_))
print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid_search.best_score_))
print("Test set score: {:.2f}".format(grid_search.score(X_test, y_test)))

输出结果:

Best parameters: {'metric': 'manhattan', 'n_neighbors': 3, 'weights': 'uniform'}
Best cross-validation score: 0.93
Test set score: 0.90

有问题需要沟通可私信,可合作。

相关文章:

深度学习技巧应用3-神经网络中的超参数搜索

大家好,我是微学AI,今天给大家带来深度学习技巧应用3-神经网络中的超参数搜索。 在深度学习任务中,一个算法模型的性能往往受到很多超参数的影响。超参数是指在模型训练之前需要我们手动设定的参数,例如:学习率、正则…...

【信号量机制及应用】

水善利万物而不争,处众人之所恶,故几于道💦 目录 一、信号量机制 二、信号量的应用 >利用信号量实现进程互斥   >利用信号量实现前驱关系   >利用记录型信号量实现同步 三、例题 四、参考 一、信号量机制 信号量是操作系统提…...

围棋高手郭广昌的“假眼”棋局

(图片来源于网络,侵删)文丨熔财经作者|易不二2022年,在复星深陷债务压顶和变卖资产漩涡的而立之年,“消失”已久的郭广昌,在质疑与非议声中回国稳定军心,强调复星将在未来的五到十年迎来一个全新…...

学成教育-统一异常处理实现

一、统一异常处理实现 统一在base基础工程实现统一异常处理&#xff0c;各模块依赖了base基础工程都 可以使用。 首先在base基础工程添加需要依赖的包&#xff1a; <dependency><groupId>org.springframework</groupId><artifactId>spring-web</…...

JNI内通过参数形式从C/C++中传递string类型数据至Java层

目录 0 前言 1 string类型参数形式传值 2 测试和结果 0 前言 类似之前我写过的两篇文章&#xff1a;一篇介绍了在JNI中基础类型int的传值方式&#xff1b;一篇详细梳理了在JNI层中多维数组的多种传值方式。 JNI内两种方式从C/C中传递一维、二维、三维数组数据至Java层详细…...

自动化测试——执行javaScript脚本

文章目录一、点击元素(对应的click())二、input标签对应的值&#xff08;对应的send_keys()&#xff09;修改时间控件的属性值&#xff1a;三、元素的文本属性四、js脚本滚动操作一、点击元素(对应的click()) 使用场景&#xff1a;当使用显性等待不能解决问题时 代码中实现点击…...

常用十种算法滤波

十种算法滤波1. 限幅滤波法&#xff08;又称程序判断滤波法&#xff09;2. 中位值滤波法3. 算术平均滤波法4. 递推平均滤波法&#xff08;又称滑动平均滤波法&#xff09;5. 中位值平均滤波法&#xff08;又称防脉冲干扰平均滤波法&#xff09;6. 限幅平均滤波法7. 一阶滞后滤波…...

IO多路复用

一、概述 IO多路复用&#xff1a;进程同时检查多个文件描述符&#xff0c;以找出他们中的任何一个是否可执行IO操作。 核心&#xff1a;同时检查多个文件描述符&#xff0c;看他们是否准备好了执行IO操作。文件描述符就绪状态的转化是通过一些IO事件来触发。 二、水平触发和…...

Python中的错误是什么,Python中有哪些错误

7.1 错误(errors) 由于Python代码通常是人类编写的&#xff0c;那么无论代码是在解释之前还是运行之后&#xff0c;或多或少总会出现一些问题。 在Python代码解释时遇到的问题称为错误&#xff0c;通常是语法和缩进问题导致的&#xff0c;这些错误会导致代码无法通过解释器的解…...

记录自己开发一款小程序中所遇到的问题(uniapp+uview)(持续更新)

每次开发小程序中&#xff0c;都会遇到各种各样的问题。但是有的问题已经遇到过了&#xff0c;但是遇到的时候还是要各种的问度娘。 特此出这篇文章&#xff0c;方便自己也是方便大家。 仅供参考 1. u-collapse的样式在h5中正常&#xff0c;但是运行到微信小程序中样式就乱了…...

华为机试 HJ43 迷宫问题

经典迷宫问题dfs 题目链接 描述 定义一个二维数组 N*M &#xff0c;如 5 5 数组下所示&#xff1a; int maze[5][5] { 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }; 它表示一个迷宫&#xff0c;其中的1表示墙壁&#xff0c;0表示可以走…...

数据结构|链表

概念&#xff1a;链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构&#xff0c;数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的 。单链表的形式就像一条铁链环环相扣它与顺序表最大的不同是&#xff0c;单链表的数据存储是在不连续的空间&#xff0c;存储的数据里面含有…...

计算机写论文时,怎么引用文献? - 易智编译EaseEditing

首先需要清楚哪些引用必须注明[1]&#xff1a; 任何直接引用都要用引号并注明来源&#xff1b; 任何不是自己的口头或书面的观点、解释和结论都应注明来源&#xff1b; 即使不用原话&#xff0c;但是他人的思路、概念或观点也应注明&#xff1b; 不要为了适合你的观点修改原…...

实验三:贪心

1.减肥的小k1 题目描述 小K没事干&#xff0c;他要搬砖头&#xff0c;为了达到较好的减肥效果&#xff0c;教练规定的方式很特别&#xff1a; 每一次&#xff0c;小K可以把两堆砖头合并到一起&#xff0c;消耗的体力等于两堆砖头的重量之和。 经过 n-1次合并后&#xff0c; …...

MySQL日志文件

文章目录1.MySQL中的日志文件2.bin log的作用3.redo log的作用4.bin log和redo log的区别&#xff08;1&#xff09;存储的内容&#xff08;2&#xff09;功能&#xff08;3&#xff09;写入时间&#xff08;4&#xff09;写入方式5.两阶段提交6.undo log的作用1.MySQL中的日志…...

Intel8086处理器使用NASM汇编语言实现操作系统08-关于负数的相关处理idiv/cbw/cwde/cdqu/cwd/cdq/cdo/

很多人都知道一个有符号的数&#xff0c;最高位是1&#xff0c;则表示负数&#xff0c;最高位是0&#xff0c;则表示正数&#xff0c;如果假设我的CPU是4位CPU&#xff0c;那么对于1001这个数&#xff0c;是表示9&#xff0c;还是表示-7呢&#xff1f;&#xff1f;&#xff1f;…...

JavaScript 混淆技术

根据JShaman&#xff08;JShaman是专业的JavaScript代码混淆加密网站&#xff09;提供的消息&#xff0c;JavaScript混淆技术大体有以下几种&#xff1a; 变量混淆 将带有JS代码的变量名、方法名、常量名随机变为无意义的类乱码字符串&#xff0c;降低代码可读性&#xff0c;如…...

安装库报错:No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME=‘/usr/local/cuda-11.3‘

1、报错内容 安装库时报错&#xff1a; No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME/usr/local/cuda-11.32、检查 查看cuda版本和pytorch版本 python 进入python环境 import torch torch.__version__ torch.cuda.is_available()nvidia-smi 因此发现是由于该虚拟环境中CUDA与…...

CVTE前端面经(2023)

CVTE前端面经项目介绍&#xff08;重点&#xff09;在数据B中找到数组A对应的值&#xff0c;并把数组B对应的值放在数据最前面css1 定位2 外边距3 css高级应用3.1. 过渡3.2. 变形2. 浮动2.1 浮动元素特点2. 2 清除浮动3. html5语义标签4. 实现圣杯布局的两种方式4.1 定位浮动4.…...

基于EB工具的TC3xx_MCAL配置开发02_ICU模块配置

目录 1.概述2. ICU 硬件通道属性确认3. ICU通道配置3.1 添加一个Chanel3.2 IcuChannel->General配置3.3 IcuSignalMeasurement配置3.4 GtmTimerInputConfiguration配置3.5 MCU中的关联配置3.5.1 分配TIM资源给ICU使用3.5.2 设置TIM通道时钟分频系数1.概述 本篇开始我们基于…...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…...

挑战杯推荐项目

“人工智能”创意赛 - 智能艺术创作助手&#xff1a;借助大模型技术&#xff0c;开发能根据用户输入的主题、风格等要求&#xff0c;生成绘画、音乐、文学作品等多种形式艺术创作灵感或初稿的应用&#xff0c;帮助艺术家和创意爱好者激发创意、提高创作效率。 ​ - 个性化梦境…...

label-studio的使用教程(导入本地路径)

文章目录 1. 准备环境2. 脚本启动2.1 Windows2.2 Linux 3. 安装label-studio机器学习后端3.1 pip安装(推荐)3.2 GitHub仓库安装 4. 后端配置4.1 yolo环境4.2 引入后端模型4.3 修改脚本4.4 启动后端 5. 标注工程5.1 创建工程5.2 配置图片路径5.3 配置工程类型标签5.4 配置模型5.…...

【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat

目录 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景 注意事项 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat 工具概述 iostat&#xff08;I/O Statistics&#xff09;是Linux系统下用于监视系统输入输出设备和CPU使…...

GitHub 趋势日报 (2025年06月08日)

&#x1f4ca; 由 TrendForge 系统生成 | &#x1f310; https://trendforge.devlive.org/ &#x1f310; 本日报中的项目描述已自动翻译为中文 &#x1f4c8; 今日获星趋势图 今日获星趋势图 884 cognee 566 dify 414 HumanSystemOptimization 414 omni-tools 321 note-gen …...

Ascend NPU上适配Step-Audio模型

1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统&#xff0c;支持多语言对话&#xff08;如 中文&#xff0c;英文&#xff0c;日语&#xff09;&#xff0c;语音情感&#xff08;如 开心&#xff0c;悲伤&#xff09;&#x…...

在鸿蒙HarmonyOS 5中使用DevEco Studio实现录音机应用

1. 项目配置与权限设置 1.1 配置module.json5 {"module": {"requestPermissions": [{"name": "ohos.permission.MICROPHONE","reason": "录音需要麦克风权限"},{"name": "ohos.permission.WRITE…...

SpringCloudGateway 自定义局部过滤器

场景&#xff1a; 将所有请求转化为同一路径请求&#xff08;方便穿网配置&#xff09;在请求头内标识原来路径&#xff0c;然后在将请求分发给不同服务 AllToOneGatewayFilterFactory import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; impor…...

WPF八大法则:告别模态窗口卡顿

⚙️ 核心问题&#xff1a;阻塞式模态窗口的缺陷 原始代码中ShowDialog()会阻塞UI线程&#xff0c;导致后续逻辑无法执行&#xff1a; var result modalWindow.ShowDialog(); // 线程阻塞 ProcessResult(result); // 必须等待窗口关闭根本问题&#xff1a…...

【大模型】RankRAG:基于大模型的上下文排序与检索增强生成的统一框架

文章目录 A 论文出处B 背景B.1 背景介绍B.2 问题提出B.3 创新点 C 模型结构C.1 指令微调阶段C.2 排名与生成的总和指令微调阶段C.3 RankRAG推理&#xff1a;检索-重排-生成 D 实验设计E 个人总结 A 论文出处 论文题目&#xff1a;RankRAG&#xff1a;Unifying Context Ranking…...