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深度学习调参指南

深度学习调参指南

tuning_playbook_zh_cn/深度学习调参指南中文版.pdf at main · schrodingercatss/tuning_playbook_zh_cn · GitHub

  1. 模型建模要从最简单的配置开始,逐渐增加复杂性
  2. 相比于花大部分时间提高性能指标,更深入的理解问题往往更重要
  3. 前几轮实验应该重点放在模型超参数,训练设置等对性能指标的影响关系上
  4. 最优学习率和模型结构有关,如果要对比不同深度模型的性能,应该单独调整学习率以适配
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