機器學習-深度學習-調參技巧【貝葉斯優化】
貝葉斯優化 貝葉斯優化可以解決在調參時，參數組合的盲目搜索（gridsearch）可以快速，高效的找到相對最優的參數。 Sequential model-based optimization (SMBO) 是貝葉斯優化的最簡形式，其算法思路如下： 主要的流程如下（引用自limoumou） 流程和僞代碼中關鍵內容講解： PF-fitmodel： 找到模型分佈，如果已知，則可以根據經驗選擇最優的模型；
相關文章
- 1. 自動機器學習超參數調整（貝葉斯優化）
- 2. 貝葉斯深度學習
- 3. 自動化機器學習（AutoML）之自動貝葉斯調參
- 4. 機器學習（五）：貝葉斯學習
- 5. 貝葉斯參數學習
- 6. 貝葉斯深度學習-概述
- 7. 貝葉斯深度學習（bayesian deep learning）
- 8. 強大而精緻的機器學習調參方法：貝葉斯優化
- 9. matlab使用貝葉斯優化的深度學習
- 10. 學習筆記--貝葉斯優化
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 自動機器學習超參數調整（貝葉斯優化）
- 2. 貝葉斯深度學習
- 3. 自動化機器學習（AutoML）之自動貝葉斯調參
- 4. 機器學習（五）：貝葉斯學習
- 5. 貝葉斯參數學習
- 6. 貝葉斯深度學習-概述
- 7. 貝葉斯深度學習（bayesian deep learning）
- 8. 強大而精緻的機器學習調參方法：貝葉斯優化
- 9. matlab使用貝葉斯優化的深度學習
- 10. 學習筆記--貝葉斯優化