Science des données hyperparameter

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Je travaille actuellement sur la mise en œuvre de la descente de gradient stochastique SGD, pour les réseaux neuronaux utilisant la rétrodiffusion, et bien que je comprenne son objectif, j'ai quelques questions sur la manière de choisir des valeurs pour le taux d'apprentissage. Le taux d'apprentissage est-il lié à la …

85 machine-learning neural-network deep-learning optimization hyperparameter

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Quelle est la différence entre les hyperparamètres du modèle et les paramètres du modèle?

J'ai remarqué que des termes tels que hyperparamètre de modèle et paramètre de modèle ont été utilisés de manière interchangeable sur le Web sans clarification préalable. Je pense que c'est incorrect et a besoin d'explications. Considérez un modèle d'apprentissage automatique, un classificateur ou un reconnaisseur d'images basé sur SVM / …

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Comment définir le nombre de neurones et de couches dans les réseaux de neurones

Je suis un débutant dans les réseaux de neurones et j'ai eu du mal à saisir deux concepts: Comment décide-t-on du nombre de couches intermédiaires d'un réseau neuronal donné? 1 contre 10 ou autre chose. Comment décide-t-on du nombre de neurones dans chaque couche intermédiaire? Est-il recommandé d'avoir un nombre …

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Recherche hyperparamétrique pour LSTM-RNN à l'aide de Keras (Python)

De Keras RNN Tutorial: "Les RNN sont difficiles. Le choix de la taille des lots est important, le choix de la perte et de l'optimiseur est critique, etc. Certaines configurations ne convergent pas." Il s'agit donc plus d'une question générale sur le réglage des hyperparamètres d'un LSTM-RNN sur Keras. Je …

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Meilleures langues pour le calcul scientifique [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question afin qu'elle se concentre sur un problème uniquement en modifiant ce message . Fermé il y a 5 ans . Il semble que la plupart des …

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Comment les scientifiques trouvent-ils les paramètres et la topologie corrects du modèle de Markov à utiliser?

Je comprends comment un modèle de Markov caché est utilisé dans les séquences génomiques, comme la recherche d'un gène. Mais je ne comprends pas comment trouver un modèle Markov particulier. Je veux dire, combien d'États le modèle devrait-il avoir? Combien de transitions possibles? Le modèle devrait-il avoir une boucle? Comment …

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Quelle est la méthode la plus efficace pour l'optimisation hyperparamétrique dans scikit-learn?

Un aperçu du processus d'optimisation des hyperparamètres dans scikit-learn est ici . Une recherche exhaustive dans la grille trouvera l'ensemble optimal d'hyperparamètres pour un modèle. L'inconvénient est que la recherche exhaustive de la grille est lente. La recherche aléatoire est plus rapide que la recherche dans la grille mais présente …

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Quand choisir la régression linéaire ou l'arbre de décision ou la régression de forêt aléatoire? [fermé]

Fermé . Cette question doit être plus ciblée . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle se concentre sur un seul problème en modifiant ce post . Fermé il y a 4 ans . Je travaille sur un projet et …

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