上分神器：訓練調參與模型集成

本文爲乾貨知識+賽事實踐系列，對模型訓練、調參流程與模型集成進行了總結，旨在理論與實踐結合 （零基礎入門系列：數據挖掘/cv/nlp/金融風控/推薦系統等，持續更新）

分享大綱

1. 模型訓練與驗證

• 設置驗證集的必要性和驗證集訓練方法；

2. 調參流程

• 調參指導框架、搭建Baseline訓練模型和調參原則；

3. 模型集成

• 經過交叉驗證集成模型、TTA和Snapshot。

模型訓練與驗證

爲何要設置驗證集：

兩種常見的驗證集劃分方法：留出法和K折交叉驗證

調參流程

調參指導框架

觀察數據

搭建Baseline訓練初始框架

調參原則

如何走出翻車

模型集成

經過交叉驗證集成模型

TTA

snapshot