企业如何注册自己的网站一般使用的分辨率的显示密度是
张小明 2026/1/9 13:32:39
企业如何注册自己的网站,一般使用的分辨率的显示密度是,wordpress恢复数据库菜单不见了,wordpress建立外贸网站在机器学习/深度学习考试中#xff0c;当被问到你可以调整哪些超参数时#xff0c;以下是完整的超参数列表#xff1a;
一、优化相关超参数
1. 学习率 (Learning Rate)
基础学习率#xff1a;最重要的超参数学习率调度策略#xff1a;
固定学习率衰减策略当被问到你可以调整哪些超参数时以下是完整的超参数列表一、优化相关超参数1.学习率 (Learning Rate)基础学习率最重要的超参数学习率调度策略固定学习率衰减策略指数衰减、阶梯衰减、余弦退火预热学习率 (Warmup)周期性学习率 (Cyclical LR)2.优化器选择基本优化器SGD, Adam, RMSprop, Adagrad, AdadeltaAdam变体AdamW (带权重衰减的Adam)SGD参数动量(momentum)、Nesterov动量3.批次大小 (Batch Size)小批次 vs 大批次影响训练速度、内存使用、泛化能力4.训练轮数 (Epochs)早停策略 (Early Stopping)的耐心参数二、正则化相关超参数1.显式正则化L1/L2正则化强度(权重衰减)Dropout率通常0.2-0.5批量归一化动量和epsilon参数2.数据增强增强强度参数旋转角度、裁剪比例等增强概率三、网络架构相关超参数1.模型深度与宽度层数 (网络深度)每层的通道数/神经元数 (网络宽度)瓶颈层尺寸2.激活函数选择ReLU, LeakyReLU (负斜率参数), ELU, SELU, Swish, GELU激活函数的位置 (前/后归一化)3.初始化方法初始化分布的参数标准差、均匀分布范围初始化策略Xavier, He, LeCun初始化四、损失函数相关1.损失函数选择分类交叉熵、焦点损失(Focal Loss)回归MSE、MAE、Huber损失 (delta参数)多任务学习的损失权重2.类别不平衡处理类别权重采样策略参数五、特定任务/架构的超参数1.卷积神经网络 (CNN)卷积核参数核大小 (3×3, 5×5, 7×7)步长 (stride)填充 (padding)空洞率 (dilation rate)池化参数池化类型 (最大池化、平均池化)池化核大小池化步长2.循环神经网络 (RNN)隐藏层维度层数门控机制参数 (如LSTM的遗忘门偏置)3.Transformer注意力头数隐藏层维度前馈网络维度扩展倍数位置编码类型4.自编码器/GAN潜在空间维度生成器和判别器的平衡参数GAN的损失函数参数 (如WGAN的权重裁剪)六、高级/技巧性超参数1.梯度处理梯度裁剪阈值梯度累积步数2.集成学习集成模型数量多样性增强参数3.知识蒸馏温度参数蒸馏损失权重七、学习率相关细节学习率调度器参数 ├── StepLR: step_size, gamma ├── MultiStepLR: milestones, gamma ├── ExponentialLR: gamma ├── CosineAnnealingLR: T_max, eta_min ├── ReduceLROnPlateau: factor, patience, threshold └── CyclicLR: base_lr, max_lr, step_size_up八、实验设置参数1.数据预处理归一化方法 (标准化、最小-最大归一化)输入尺寸调整2.训练策略验证集比例k折交叉验证的k值随机种子回答策略建议结构化回答示例超参数可以分为几个主要类别优化参数学习率、批次大小、优化器选择等正则化参数Dropout率、权重衰减强度、数据增强强度架构参数网络深度/宽度、激活函数、初始化方法任务特定参数如CNN的卷积核大小、RNN的隐藏层维度等高级技巧梯度裁剪、学习率调度策略强调重要参数“最重要的是学习率因为它直接影响收敛速度和最终性能。其次是正则化参数它们控制过拟合。网络架构参数虽然重要但通常基于领域知识选择。”实用建议在实际调参中我会首先调整学习率和批次大小然后调整正则化强度防止过拟合最后微调架构参数使用自动化工具如网格搜索或贝叶斯优化辅助