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我有一个问题, 根据我的理解,验证集通常用于微调超参数和提前停止以避免在 CNN/MLP 的情况下过拟合
我正在尝试使用 Optuna 对我的模型进行超参数调整。 我被困在一个地方,我想定义一个具有对数正
我编写了以下代码,现在我想使用 Ray Tune 优化超参数,但我不知道该怎么做。 我想使用基于人口的训练
我正在尝试在 Gensim 和 SciKit learn (Python 3) 中进行主题建模,并想了解更多关于在任一包中调整超参数的
我有一个自定义的 keras 模型,我想针对超参数进行优化,同时很好地跟踪正在发生的事情和可视化。因
我编写了以下代码,现在我想使用 Ray Tune 优化超参数,但我不知道该怎么做。我想使用基于人口的训练
我有一个序数回归问题。 IE。具有类别之间固有排名的多类别分类 (1>2>3>...>10)。从 <a href="https://stackoverfl
我正在使用 Sherpa 调整 XGBRegressor 模型的参数。我最初使用 GPyOpt 算法,但那个算法很早就崩溃了,我不
特别是关于 CatBoost: <ol> <li>在什么情况下可能希望使用的线程数少于 CPU 的最大线程数?我找不到答
我有 scikit-learn 0.24.1 和 scikit-optimize 0.8.1,当我尝试使用 BayesSearchCV 函数时,它给了我这个错误: <pre>
我正在尝试为我想在 R 中创建的神经网络找到最佳参数。我正在使用 h2o 包并遵循 <a href="https://www.kaggle.c
这是我正在运行的代码。它是一个自超参数调整的人工神经网络。路很长,不知道怎么缩短。 <pre><cod
我正在查看使用 <code>HParams</code> 进行贝叶斯优化的 tensorflow 文档。 <a href="https://www.tensorflow.org/tenso
我想将我的目标特征设置为可以调整的超参数。 例如,如果我要解决的特征是体积,我的数据中可
我希望微调 GNN,我的主管建议探索不同的学习率。我遇到了 <a href="https://www.youtube.com/watch?v=RLqsxWaQdHE&amp;
我在超参数优化方面遇到了问题(我使用的是 Keras 调谐器)。当我运行我的代码时,所以当我运行 <code>
我正在尝试使用 keras-tuner 和 RandomSearch 学习超参数调整,我已经使用 ImageDataGenerator 重新缩放了我的图像
我使用 keras 编写了一个程序,用于检测真假文本(我使用了 5000 个训练数据和 10,000 个测试数据),我
我开发了一个包含 1 个 LSTM 层和 3 个密集层的 LSTM 模型,如下所示 <pre><code>model = Sequential() model.add(LS
在声明模型后的sklearn库中- <pre><code>model1 = sklearn.svm.SVC() model2 = sklearn.kernel_ridge.KernelRidge() </code></pre> <