深度学习中超参数调优的方法有哪些

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作者
猴君
阅读量:9

  1. 网格搜索(Grid Search):遍历指定的超参数组合,通过交叉验证确定最佳超参数组合。

  2. 随机搜索(Random Search):随机选择超参数组合进行交叉验证,找到最佳超参数组合。

  3. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization):基于高斯过程模型,根据之前的结果选择下一个超参数组合进行评估,以找到最佳超参数组合。

  4. 梯度提升(Gradient Boosting):通过梯度下降方法优化超参数,逐步调整超参数以找到最佳超参数组合。

  5. 遗传算法(Genetic Algorithm):使用进化算法进行超参数优化,通过选择、交叉和变异等操作不断迭代得到最优解。

  6. 贪婪算法(Greedy Algorithm):通过贪心策略逐步优化超参数,选择当前最佳的超参数进行下一步搜索。

  7. 自动机器学习(AutoML):使用自动化工具进行超参数优化,自动选择最佳的模型和超参数组合。

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