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調(diào)參，需要調(diào)參需要大數(shù)據(jù)量需要大計(jì)算量怎樣改進(jìn)

來源：整理 時(shí)間：2023-09-05 15:09:16 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，需要調(diào)參需要大數(shù)據(jù)量需要大計(jì)算量怎樣改進(jìn)

對(duì)大數(shù)據(jù)量的實(shí)時(shí)處理問題是大型數(shù)據(jù)庫應(yīng)用系統(tǒng)中的共性問題,人們往往采用更換處理能力更強(qiáng)、存儲(chǔ)容量更大的服務(wù)器來解決問題.這雖然也是解決問題的方法之一,
我不會(huì)~~~但還是要微笑~~~：）

需要調(diào)參需要大數(shù)據(jù)量需要大計(jì)算量怎樣改進(jìn)

2，機(jī)器學(xué)習(xí)算法中調(diào)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(diào)參，如果是前者麻煩一點(diǎn)，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(zhǔn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法中調(diào)參是什么

3，APM自動(dòng)調(diào)參請(qǐng)教呼叫泡泡老師

想要使用自動(dòng)調(diào)參功能，必須用A開頭的定高，剛開始玩APM定高功能，不習(xí)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(gè)問題就是把接收機(jī)6通道設(shè)在一個(gè)2擋開關(guān)，低時(shí)不打開自動(dòng)調(diào)參，高時(shí)是自動(dòng)調(diào)參，把接收機(jī)6通道輸出接在apm 7通道輸入，是嗎？

APM自動(dòng)調(diào)參請(qǐng)教呼叫泡泡老師

4，PID調(diào)參的實(shí)用方法和經(jīng)驗(yàn)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(fù)慢， 積分時(shí)間往下降。曲線波動(dòng)周期長(zhǎng)， 積分時(shí)間再加長(zhǎng)。曲線振蕩頻率快， 先把微分降下來。動(dòng)差大來波動(dòng)慢， 微分時(shí)間應(yīng)加長(zhǎng)。理想曲線兩個(gè)波， 前高后低四比一。一看二調(diào)多分析， 調(diào)節(jié)質(zhì)量不會(huì)低。
被控對(duì)象是什么？先調(diào)比例參數(shù)，由小到大調(diào)；還有就是你可能設(shè)置的采樣周期偏大！

5，求助APM自動(dòng)調(diào)參后的數(shù)據(jù)保存

調(diào)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(dòng)完成之后，要關(guān)飛一下，開飛一下，然后在開的時(shí)候降落，讓JJ自動(dòng)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??！

6，深度學(xué)習(xí)調(diào)參有哪些技巧

你好獲取數(shù)據(jù)：確保要有高質(zhì)量的輸入/輸出數(shù)據(jù)集，這個(gè)數(shù)據(jù)集要足夠大、具有代表性以及擁有相對(duì)清楚的標(biāo)簽。缺乏數(shù)據(jù)集是很難成功的。預(yù)處理：將數(shù)據(jù)進(jìn)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(gè)維度的每次變動(dòng)為1。有時(shí)，當(dāng)輸入的維度隨量級(jí)排序變化時(shí)，最好使用那個(gè)維度的log(1+x)。基本上，重要的是要找到一個(gè)0值的可信編碼以及自然分界的維度。這樣做可使學(xué)習(xí)工作得更好。情況就是這樣的，因?yàn)闄?quán)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(quán)值，L是損失函數(shù)）。如果x的均值很大（例如100），那么權(quán)值的更新將會(huì)非常大，并且是相互關(guān)聯(lián)的，這使得學(xué)習(xí)變得低劣而緩慢。保持0均值和較小的方差是成功的關(guān)鍵因素。批處理：在如今的計(jì)算機(jī)上每次只執(zhí)行一個(gè)訓(xùn)練樣本是很低效的。反之如果進(jìn)行的是128個(gè)例子的批處理，效率將大幅提高，因?yàn)槠漭敵隽渴欠浅？捎^的。事實(shí)上使用數(shù)量級(jí)為1的批處理效果不錯(cuò)，這不僅可獲得性能的提升同時(shí)可降低過度擬合；不過這有可能會(huì)被大型批處理超越。但不要使用過大的批處理，因?yàn)橛锌赡軐?dǎo)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(huì)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(gè)好主意，因?yàn)槿绻麑?duì)批處理進(jìn)行倍增（或倍減），無需改變學(xué)習(xí)率（無論如何，不要太多）。學(xué)習(xí)率計(jì)劃：從一個(gè)正常大小的學(xué)習(xí)率（LR）開始，朝著終點(diǎn)不斷縮小。滿意請(qǐng)采納
學(xué)習(xí)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(jì)算相差太大，就要調(diào)整小的那層的std了3.激活函數(shù)relu+bn4.數(shù)據(jù)預(yù)處理方式：zero-center5.梯度裁剪： 限制最大梯度 或者設(shè)置閥值，讓梯度強(qiáng)制等于10,20等6.對(duì)于小的數(shù)據(jù)集，dropout=0.5和l2正則化項(xiàng)，效果不錯(cuò)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(shè)置的小一點(diǎn)會(huì)更好，這點(diǎn)待驗(yàn)證。8.rnn trick batch size=1效果會(huì)更好（待驗(yàn)證）9.early stop 或者 有個(gè)初始模型接著訓(xùn)練10.參數(shù)初始化：可以先用隨機(jī)初始化的方式訓(xùn)練一個(gè)簡(jiǎn)單的網(wǎng)絡(luò)模型，再將訓(xùn)練好的權(quán)值初始化給復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型，復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型采用高斯初始化可能會(huì)更好（vgg）
文章TAG：調(diào)參需要調(diào)參需要大數(shù)據(jù)量需要大計(jì)算量怎樣改進(jìn)

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