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人工智能调参
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无聊就大米
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调参是指在训练人工智能模型时,对模型的参数进行调整,以使模型在训练集和测试集上的表现最优。
在训练人工智能模型时,一般需要调整的参数包括:
学习率:指模型在每一步迭代中,参数的更新幅度。
迭代次数:指模型进行的迭代次数。
批量大小:指每次迭代中使用的训练样本数量。
正则化系数:指用于防止过拟合的参数。
调参的目的是使模型在训练集和测试集上的表现尽可能地好,同时避免过拟合。常见的调参方法包括手动调参、网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等。
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