原来斯坦福大学教程写的深度学习调参手册是真的有用啊

深度学习是机器学习其中的一个板块,要想深度神经网络在实践中正常运行,调参是必不可少的。

调参的"参",指的是模型超参数,超参数可以决定某最优问题的求解速率以及模型学习效果等。超参设的好,能帮助快速找到问题的最优解。

这份调参手册能够帮助你完成日常的研究和工作。足够你使用了,希望每个深度学习的小伙伴都能用到!

完整PDF领取方法:

相关推荐
NLP小讲堂7 分钟前
LLaMA Factory 深度调参
人工智能·机器学习
yuhao__z13 分钟前
代码随想录算法训练营第六十三天| 图论9—卡码网47. 参加科学大会,94. 城市间货物运输 I
算法·图论
不懂嵌入式14 分钟前
基于深度学习的水果识别系统设计
人工智能·深度学习
江小皮不皮23 分钟前
为何选择MCP?自建流程与Anthropic MCP的对比分析
人工智能·llm·nlp·aigc·sse·mcp·fastmcp
GIS数据转换器37 分钟前
当三维地理信息遇上气象预警:电网安全如何实现“先知先觉”?
人工智能·科技·安全·gis·智慧城市·交互
网易易盾37 分钟前
AIGC时代的内容安全:AI检测技术如何应对新型风险挑战?
人工智能·安全·aigc
工头阿乐41 分钟前
PyTorch中的nn.Embedding应用详解
人工智能·pytorch·embedding
alpszero44 分钟前
YOLO11解决方案之物体模糊探索
人工智能·python·opencv·计算机视觉·yolo11
June`1 小时前
专题三:穷举vs暴搜vs深搜vs回溯vs剪枝(全排列)决策树与递归实现详解
c++·算法·深度优先·剪枝
vlln1 小时前
适应性神经树:当深度学习遇上决策树的“生长法则”
人工智能·深度学习·算法·决策树·机器学习