模型调参

长江后浪博客

YOLO目标检测模型调参入门：从训练参数到检测效果优化YOLO训练并不是把 epochs 设置得越大越好，也不是把模型换得越大就一定准确。对于初学者来说，YOLO调参的核心就是找到"训练速度、检测精度和模型大小"之间的平衡。

神经网络的调参顺序很多人在做深度学习实验时，参数也调了，搜索空间也拉满了，但效果就是不稳定。其实问题往往不在“参数不够多”，而在于——调参顺序是乱的。调参不是玄学，而是有优先级和逻辑顺序的。

我是有底线的