深度学习炼丹炉

调参对象可针对模型本身和参数进行设置。模型本身的内容包括优化器、激活函数、正则化、损失函数等;参数设置包括:GPU数量、批处理大小、Epoch数量、初始化权重、学习率等。

针对权重初始化通常采用预训练模型或者xavier,其中前者为使用训练集得到的参数信息,更一般的为后者,通过设置参数分布来初始化权重。

相关推荐
虹科网络安全7 分钟前
艾体宝方案 | 释放数据潜能 · 构建 AI 驱动的自动驾驶实时数据处理与智能筛选平台
人工智能·机器学习·自动驾驶
Deepoch21 分钟前
Deepoc数学大模型:发动机行业的算法引擎
人工智能·算法·机器人·发动机·deepoc·发动机行业
2501_9401986941 分钟前
从“数据孤岛”到“智慧医脑”:实战 MCP 协议安全接入 HIS 系统,构建医疗级 AI 辅助诊断合规中台
人工智能·安全·asp.net
kuankeTech1 小时前
解决内外贸双轨制难题,外贸ERP智能引擎同步管理国内外合规与标准
大数据·人工智能·数据可视化·软件开发·erp
Hcoco_me1 小时前
大模型面试题84:是否了解 OpenAI 提出的Clip,它和SigLip有什么区别?为什么SigLip效果更好?
人工智能·算法·机器学习·chatgpt·机器人
BHXDML2 小时前
第九章:EM 算法
人工智能·算法·机器学习
q_35488851532 小时前
AI大模型:python新能源汽车推荐系统 协同过滤推荐算法 Echarts可视化 Django框架 大数据毕业设计(源码+文档)✅
大数据·人工智能·python·机器学习·信息可视化·汽车·推荐算法
Yeats_Liao2 小时前
开源生态资源:昇腾社区ModelZoo与DeepSeek的最佳实践路径
python·深度学习·神经网络·架构·开源
陆研一2 小时前
2026国内无痛使用Gemini 3与GPT-5.2
人工智能·ai·chatgpt
Honmaple2 小时前
加载 .env 文件
人工智能