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如何正确地对模型进行调参

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[已关闭问题] 关闭于 2019-09-12 13:54

机器学习的模型,要涉及到不少参数的调参。。那其正确的步骤应该是怎样的呢?
第一种做法是,对一个个或一组组参数去调,其他参数使用默认值。。调出一个或一组参数后,记录下来。下一次继续调另外一个或一组参数。。直至所有要调的参数全部调节完毕。然后将所获得的最优参数一股脑传入模型中,正式训练。

第二种做法是,先对一个或一组参数进行调参,得出最优值后,传入模型中,再调第二个或第二组参数。与前面一种的区别就是,前面那种调出最优参数后,并没有马上传入模型训练,而只是记录下来,到最后一股脑传入。而这种则是一步步地固定最优参数组合,直到最后。。

当然,还有的做法是一股脑对所有参数调参,这种做法相对较少,只能针对简单的模型。对复杂的模型而言,调参耗时过大。。

因此,想请教下各位,正确的做法,应该是怎样的呢??

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提问于:2019-09-11 08:51
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