如何用自动机器学习实现神经网络进化

所需积分/C币:9 2021-02-25 13:25:13 480KB PDF
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对大多数从事机器学习工作的人来说,设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。神经网络通常始于一个常见的架构,然后我们需要对参数不断地进行调整和优化,直到找到一个好的组合层、激活函数、正则化器和优化参数。在一些知名的神经网络架构,如VGG、Inception、ResNets、DenseNets等的指导下,我们需要对网络的变量进行重复的操作,直到网络达到我们期望的速度与准确度。随着网络处理能力的不断提高,将网络优化处理程序自动化变得越来越可行。在像RandomForests和SVMs这样的浅模型中,我们已经能够使超参数优化的操作自动化进行了。一些常用的工具包,比如sk-learn,向我们提供了搜索超

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