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news 2025/10/29 7:01:12

平板做网站服务器,wordpress在线直播插件,河南建设银行官网招聘网站,搜索大全引擎地址神经网络调参指南知识点回顾： 随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得随机种子定义：随机种子就像是餐厅的每日菜单，确保每次运行代码时，模型初始化和数据打乱的随机操作保持一致&…

神经网络调参指南

知识点回顾：

随机种子
内参的初始化
神经网络调参指南
1. 参数的分类
2. 调参的顺序
3. 各部分参数的调整心得

随机种子
- 定义：随机种子就像是餐厅的每日菜单，确保每次运行代码时，模型初始化和数据打乱的随机操作保持一致，方便调试和对比结果。
- 作用：确保实验的可复现性。
内参的初始化
- 定义：内参初始化就像是厨师在烹饪前对食材进行预处理，确保食材的新鲜度和质量。在神经网络中，参数初始化方法（如 Xavier 初始化、He 初始化）对模型的训练过程和最终性能有重要影响。
- 常见方法：
  - Xavier 初始化：适用于激活函数为 sigmoid 或 tanh 的网络。
  - He 初始化：适用于激活函数为 ReLU 的网络。
神经网络调参指南
- 参数的分类：
  - 学习率：控制优化步骤的大小。
  - 批量大小：每次训练使用的样本数量。
  - 优化器：如 SGD、Adam 等。
  - 正则化参数：如 L2 正则化强度、Dropout 概率。
- 调参的顺序：
  1. 学习率：先找到合适的学习率范围。类似于厨师烹饪时的火候控制，火候太大容易烧焦，太小则烹饪时间过长。
  2. 优化器：选择合适的优化器。类似于餐厅的管理策略，不同的管理策略（如 SGD、Adam）会影响餐厅的运营效率和顾客满意度。
  3. 批量大小：根据显存和数据特性调整。类似于餐厅每次接待的顾客数量，接待太多顾客可能影响服务质量，太少则资源利用率低。
  4. 正则化参数：最后调整正则化参数以防止过拟合。类似于餐厅的卫生标准，适当的卫生标准可以防止食物中毒（过拟合），但标准过高会增加运营成本。
- 各部分参数的调整心得：
  - 学习率：学习率过高会导致训练不稳定，过低则训练速度慢。可以使用学习率调度器动态调整。
  - 批量大小：较大的批量大小可以提高训练稳定性，但会增加显存占用。较小的批量大小可以提高泛化能力，但训练过程可能更不稳定。
  - 优化器：Adam 优化器通常表现较好，但 SGD 在某些情况下也能取得很好的效果。
  - 正则化参数：Dropout 概率一般在 0.3 到 0.5 之间，L2 正则化强度一般在 0.0001 到 0.01 之间。

作业：对于day'41的简单cnn，看看是否可以借助调参指南进一步提高精度。

为了提升简单CNN在CIFAR-10数据集上的精度，可以参考以下调参建议。这些操作如同优化餐厅运营，旨在提升出菜质量。

学习率调整：学习率决定了权重更新的幅度。当前使用固定学习率0.001，可以采用学习率调度器动态调整。例如，当验证损失 plateau 时，降低学习率。这好比根据餐厅运营状况灵活调整营销策略，初始高学习率快速降低损失，后期低学习率精细调整。
```
scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', patience=3, factor=0.5)
```
学习率调整：学习率决定了权重更新的幅度。当前使用固定学习率0.001，可以采用学习率调度器动态调整。例如，当验证损失 plateau 时，降低学习率。这好比根据餐厅运营状况灵活调整营销策略，初始高学习率快速降低损失，后期低学习率精细调整。
```
scheduler = optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', patience=3, factor=0.5)
```
优化器选择：Adam优化器适合大多数情况，但SGD在某些场景下可能带来更好的泛化性能。可以尝试SGD with momentum。这类似于更换餐厅管理团队，不同优化器有着各自的管理风格。
批量大小调整：批量大小影响训练稳定性和显存占用。当前批量大小为64，可以尝试128或256。这如同调整餐厅同一时间接待的顾客数量，需根据显存合理选择。
```
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-5)
```
正则化增强：当前使用Dropout（p=0.5），可以尝试增加L2正则化（weight decay）。这如同为防止食材变质而调整存储条件，有助于防止过拟合。
```
train_transform = transforms.Compose([# ...其他转换...transforms.RandomErasing(p=0.1),
])
```
批量大小调整：批量大小影响训练稳定性和显存占用。当前批量大小为64，可以尝试128或256。这如同调整餐厅同一时间接待的顾客数量，需根据显存合理选择。
```
self.bn_fc = nn.BatchNorm1d(512)
x = self.bn_fc(x)
```
正则化增强：当前使用Dropout（p=0.5），可以尝试增加L2正则化（weight decay）。这如同为防止食材变质而调整存储条件，有助于防止过拟合。