河北网站seo外包,网站建设越来越便宜,网站建设首选 云端高科,外贸网站建设980知识点回顾#xff1a; 随机种子内参的初始化神经网络调参指南 参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得 神经网络调参核心实践
一、全局随机种子设置#xff08;修改 src/models/train.py #xff09;
def set_seed(seed42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual… 知识点回顾 随机种子内参的初始化神经网络调参指南 参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得 神经网络调参核心实践
一、全局随机种子设置修改 src/models/train.py
def set_seed(seed42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic Truetorch.backends.cudnn.benchmark False# 在训练开始时调用
set_seed(config.SEED) 二、智能参数初始化新增 src/models/initialization.py
def initialize_weights(m):if isinstance(m, nn.Conv2d):nn.init.kaiming_normal_(m.weight, modefan_out, nonlinearityrelu)if m.bias is not None:nn.init.constant_(m.bias, 0)elif isinstance(m, nn.Linear):nn.init.xavier_uniform_(m.weight)nn.init.normal_(m.bias, mean0, std0.01)# 在模型定义后调用
model.apply(initialize_weights)
三、系统化调参流程
# 参数优先级调优顺序
调参步骤 [(基础学习率, {lr: [1e-3, 3e-4]}),(优化器选择, {optim: [adam, sgd]}),(批量大小, {batch_size: [32, 64]}),(正则化组合, {weight_decay: [0, 1e-4],dropout_rate: [0.2, 0.5]})
]# 自适应学习率配置示例
scheduler torch.optim.lr_scheduler.OneCycleLR(optimizer, max_lrconfig.MAX_LR,steps_per_epochlen(train_loader),epochsconfig.EPOCHS
)
调参心得 1. 参数分类 - 架构参数卷积核尺寸/通道数 - 训练参数学习率/批量大小 - 正则参数Dropout率/L2系数 2. 优化顺序
flowchart LRA[数据预处理] -- B[初始学习率]B -- C[优化器类型]C -- D[批量大小]D -- E[正则强度]
3.实战技巧 - 使用 torch.utils.tensorboard 记录超参数实验 - 对边界层如第一个卷积层使用更大学习率 - 采用贝叶斯优化进行自动化超参数搜索
