前期你应该从实验中尽可能早的获得快速反馈(简化问题和架构),这能够将进度加快，因为你能够更快地找到传达出有意义的信号的⽹络。⼀旦获得这些信号，就可以尝尝通过微调超参数获得快速的性能提升。万事开头难
学习速率主要的⽬的是控制梯度下降的步⻓，监控训练
代价是最好的检测步⻓过⼤的⽅法
分类准确率在⼀段时间内不再提升的时候终⽌
在实践中，我们⼤多数情况肯定是要实现
更快的⼩批量数据更新策略，然后花费时间精⼒来优化⼩批量数据⼤⼩，来达到总体的速度提升
⽹格搜索（grid search），可以系统化地对超参数的参数空间的⽹格进⾏搜索
Batch Normalization 会使你的参数搜索问题变得很容易，使神经网络对超参数的选择更加稳定，超参数的...
1.宽泛策略 前期你应该从实验中尽可能早的获得快速反馈(简化问题和架构),这能够将进度加快，因为你能够更快地找到传...
1. 学习率 1.1 是什么 深度学习模型通常由随机梯度下降算法进行训练。随机梯度下降算法有许多变形：例如 Ada...
微调神经网络超参数 神经网络的灵活性其实也是它的缺点：有太多的超参数需要调整。神经网络的灵活性可以让我们使用任何想...
神经网络训练的故障排查 神经网络很难调优。如果网络超参数选择不当，网络学习可能会慢，或者根本不学习。本页旨在提供在...
参数调试技巧 神经网络涉及了许多不同的超参数，这些参数包括神经网络层数，学习率和adam优化算法参数等，一些系统性...
1.调试处理 神经网络会涉及很多不同超参数的设置，超参数调试过程有一些技巧。 如图7.1，超参数有学习率α、mom...
参数VS超参数（Parameters vs Hyperparameters） 想要你的深度神经网络起很好的效果，你...
神经网络中，除了权重偏置等参数，超参数也是一个很重要的概念。权重偏置可以通过学习自动更新，而超参数必须人为设定。 ...
超参数调优：Grid Search vs 随机搜索 神经网络中参数主要包括：学习率、优化器、batch size等...
本文标题：神经网络超参数选择
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