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調參，需要調參需要大數(shù)據(jù)量需要大計算量怎樣改進

來源：整理時間：2023-09-05 15:09:16 編輯：智能門戶手機版

本文目錄一覽

1，需要調參需要大數(shù)據(jù)量需要大計算量怎樣改進
2，機器學習算法中調參是什么
3，APM自動調參請教呼叫泡泡老師
4，PID調參的實用方法和經(jīng)驗有哪些
5，求助APM自動調參后的數(shù)據(jù)保存
6，深度學習調參有哪些技巧

1，需要調參需要大數(shù)據(jù)量需要大計算量怎樣改進

對大數(shù)據(jù)量的實時處理問題是大型數(shù)據(jù)庫應用系統(tǒng)中的共性問題,人們往往采用更換處理能力更強、存儲容量更大的服務器來解決問題.這雖然也是解決問題的方法之一,

我不會~~~但還是要微笑~~~：）

需要調參需要大數(shù)據(jù)量需要大計算量怎樣改進

2，機器學習算法中調參是什么

是指類似于learning rate的參數(shù)，還是指theta?如果是后者用梯度下降法等就可以調參，如果是前者麻煩一點，需要判斷一下，也可以可變參數(shù)，如果該參數(shù)工作效果沒有再高過以前的精準度并且過10次（也可以是其它次數(shù)），那么就判斷該learning rate為最好的。

機器學習算法中調參是什么

3，APM自動調參請教呼叫泡泡老師

想要使用自動調參功能，必須用A開頭的定高，剛開始玩APM定高功能，不習慣A開頭的定搞控制方法，我也以為是P開頭的定高好，查看原帖>>

泡泡老師，還有個問題就是把接收機6通道設在一個2擋開關，低時不打開自動調參，高時是自動調參，把接收機6通道輸出接在apm 7通道輸入，是嗎？

APM自動調參請教呼叫泡泡老師

4，PID調參的實用方法和經(jīng)驗有哪些

業(yè)界整定口訣：參數(shù)整定找最佳，從小到大順序查。先是比例后積分，最后再把微分加。曲線振蕩很頻繁，比例度盤要放大。曲線漂浮繞大彎，比例度盤往小扳。曲線偏離回復慢，積分時間往下降。曲線波動周期長，積分時間再加長。曲線振蕩頻率快，先把微分降下來。動差大來波動慢，微分時間應加長。理想曲線兩個波，前高后低四比一。一看二調多分析，調節(jié)質量不會低。

被控對象是什么？先調比例參數(shù)，由小到大調；還有就是你可能設置的采樣周期偏大！

5，求助APM自動調參后的數(shù)據(jù)保存

調參后不斷電接電腦保存來自安卓客戶端

解釋的比較清楚

自動完成之后，要關飛一下，開飛一下，然后在開的時候降落，讓JJ自動加鎖，保存數(shù)據(jù)，上課去。

穩(wěn)定模式

只要CH7開啟，什么飛行模式降落？

1.在CH7開啟狀態(tài)降落上鎖，還是在定高模式下嗎？2.這樣做可不用連接電腦了嗎？謝謝解答，萬分感謝?。?/section>

6，深度學習調參有哪些技巧

你好獲取數(shù)據(jù)：確保要有高質量的輸入/輸出數(shù)據(jù)集，這個數(shù)據(jù)集要足夠大、具有代表性以及擁有相對清楚的標簽。缺乏數(shù)據(jù)集是很難成功的。預處理：將數(shù)據(jù)進行集中是非常重要的，也就是要使數(shù)據(jù)均值為0，從而使每個維度的每次變動為1。有時，當輸入的維度隨量級排序變化時，最好使用那個維度的log(1+x)?；旧希匾氖且业揭粋€0值的可信編碼以及自然分界的維度。這樣做可使學習工作得更好。情況就是這樣的，因為權值是通過公式來更新的：wij中的變化 \propto xidL/dyj（w表示從層x到層y的權值，L是損失函數(shù)）。如果x的均值很大（例如100），那么權值的更新將會非常大，并且是相互關聯(lián)的，這使得學習變得低劣而緩慢。保持0均值和較小的方差是成功的關鍵因素。批處理：在如今的計算機上每次只執(zhí)行一個訓練樣本是很低效的。反之如果進行的是128個例子的批處理，效率將大幅提高，因為其輸出量是非?？捎^的。事實上使用數(shù)量級為1的批處理效果不錯，這不僅可獲得性能的提升同時可降低過度擬合；不過這有可能會被大型批處理超越。但不要使用過大的批處理，因為有可能導致低效和過多過度擬合。所以我的建議是：根據(jù)硬件配置選取適合的批處理規(guī)模，量力而為會更加高效。梯度歸一化：根據(jù)批處理的大小來拆分梯度。這是一個好主意，因為如果對批處理進行倍增（或倍減），無需改變學習率（無論如何，不要太多）。學習率計劃：從一個正常大小的學習率（LR）開始，朝著終點不斷縮小。滿意請采納

學習率fixed lr從0.01到10的-6或-7就可以了2.參數(shù)初始化：高斯若某兩層的梯度計算相差太大，就要調整小的那層的std了3.激活函數(shù)relu+bn4.數(shù)據(jù)預處理方式：zero-center5.梯度裁剪：限制最大梯度或者設置閥值，讓梯度強制等于10,20等6.對于小的數(shù)據(jù)集，dropout=0.5和l2正則化項，效果不錯7.優(yōu)化方法：sgd+momentum 效果往往可以勝過adam等，雖然adam收斂更快，據(jù)說初始幾輪momentum設置的小一點會更好，這點待驗證。8.rnn trick batch size=1效果會更好（待驗證）9.early stop 或者有個初始模型接著訓練10.參數(shù)初始化：可以先用隨機初始化的方式訓練一個簡單的網(wǎng)絡模型，再將訓練好的權值初始化給復雜的網(wǎng)絡模型，復雜的網(wǎng)絡模型采用高斯初始化可能會更好（vgg）

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