文件名称:
NNArchTeraScale2021-源码
开发工具:
文件大小: 156kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-03
详细说明：2021年兆兆级机器学习学院的神经网络架构动手实践
入门笔记本
我们比较了两个简单的训练模型，并通过比较来讨论潜在的问题。
动手：
模型训练
作为培训模型的实用指南，我们提供了两个要素，可以使模型更加收敛。
动手：
模型优化
给定一种模型结构，通常只剩下一堆要扫描的超参数。 我们为您提供了实用的指南。
动手：
交叉验证
给定训练数据集，由于选择了测试数据集，训练模型的评估可能会发生波动。 我们提供了执行交叉验证的示例，并可以更准确地估算模型性能。
动手：
数据效率
给定一个模型和一个训练数据集，人们可能会想知道，如果使用更多的训练样本，该模型是否可以做得更好。 我们在可变大小的训练数据集上探索模型的行为。
动手：
GNN的粒子流重构
基于“ MLPF：使用图神经网络进行有效的机器学习的粒子流重构”中的模型的练习笔记本， 。 我们探索了为粒子流重建设计的模型的不同部分的表述。
原
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