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使用sklearn超参数调整工具,您可以使用n_jobs参数指定要使用的线程数。我正在使用hyperas优化神经网络的
我正在尝试在我们的HPC集群上运行分布式超参数优化。这段代码在sklearn上运行正常(缓慢),但是使用
我第一次使用Talos。已安装talos 1.0,因为我已经在系统中安装了TF2.0,而Talos的早期版本仅支持tf1.14或更
我一直在尝试使用sklearn和rbf kernal对SVM分类器进行超参数优化,并且很懒惰,我使用np.logspace创建了大量
我正在训练使用张量流并将值记录到张量板的模型。基于这些值,我想调整超参数(在代码中)。例如
我正在处理一个不受监督的问题,每当我尝试使用GridSeachCv时,都会在 grid.fit(X,X) 建议您添加
我正在研究Kaggle Titanic数据集。我正在尝试使用LightGBM的LGBMClassifier来确定给定的乘客是否还幸免于难。
我目前正在使用HParams来发起网格搜索超参数优化会话,该会话运行良好,并且将日志输出到我的张量板H
我有一个循环,该循环可以找到运行模型的最终参数,但是我很难找到已找到并用于运行数据的参数。
我基本上从Ax上解剖了MNIST CNN教程中的代码,并将其放入网络中,当我明确定义超参数时,优化过程能够
我正在尝试使用scikit-learn的GridSearchCV调整Keras网络的超参数。但是,随着网格搜索的新发展,网格搜索的
我是新来的,如果我的代码/问题不是那么专业,请原谅..我想使用RandomizedsearchCV调整两个(或多个)模
我正在用<code>useMachine()</code>实现带有径向基函数内核('svmRadial')的支持向量机。据我了解的文档和源
我已经使用Fasttext训练了单词嵌入-train.unsuperwised。 有没有办法为此自动调整超参数?文档提供了针对有
我正在通过脚本文件提交培训。以下是<code>train.py</code>脚本的内容。由于<code>Run.get_context()</code>返回相
我想将参数发送到<a href="https://github.com/keras-team/keras-tuner" rel="nofollow noreferrer">Keras Tuner</a>的<strong> model-bu
我正在尝试在管道中进行一些超参数调整,并具有以下设置: <pre><code>model = KerasClassifier(build_fn = creat
尽管只有足够的GPU和CPU可以启动更多的工作人员,但Ray仅启动了一个工作人员。 如何增加工人数量?
我一直在尝试找出如何在Bi-LSTM模型中为PoS和依赖项解析(<a href="https://github.com/datquocnguyen/jPTDP" rel="nofollo
我有一组课程,准确的说是37。每个类都由<code>feature vector of size [1,10]</code>表示。 单个输入样本的尺寸