不知不觉,今天已经是我们暑期社会实践的第12天,今天我们的实践任务是结合实际需要,将昨天的模型渲染进行细微调整。
我们主要使用了一下三个方法:
1.贪心算法是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。
贪心算法没有固定的算法框架,算法设计的关键是贪心策略的选择。必须注意的是,贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解,选择的贪心策略必须具备无后效性(即某个状态以后的过程不会影响以前的状态,只与当前状态有关。)
所以,对所采用的贪心策略一定要仔细分析其是否满足无后效性。
2.网格调参:一种调参的方法,当你算法模型效果不是很好时,可以通过该方法来调整参数,通过循环遍历,尝试每一种参数组合,返回最好的得分值的参数组合。每个参数都能组合在一起,循环过程就像是在网格中遍历,所以叫网格搜索。
3.贝叶斯调参通过基于目标函数的过去评估结果建立替代函数(概率模型),来找到最小化目标函数的值。贝叶斯方法与随机或网格搜索的不同之处在于,它在尝试下一组超参数时,会参考之前的评估结果,因此可以省去很多无用功。
超参数的评估代价很大,因为它要求使用待评估的超参数训练一遍模型,而许多深度学习模型动则几个小时几天才能完成训练,并评估模型,因此耗费巨大。贝叶斯调参发使用不断更新的概率模型,通过推断过去的结果来“集中”有希望的超参数。
通过以上三种方法我们较好地完成了任务——对模型的微调。
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