福州企业网站建设哪家好,徐州网站建设外包,金蝶软件免费版下载,知名网站定制报价在超参数优化过程中#xff0c;对数尺度范围进行随机采样对于某些类型的超参数来说是非常有效的#xff0c;特别是当超参数的有效值跨越几个数量级时。学习率就是这样一种超参数#xff0c;它可以从非常小#xff08;例如#xff09;到相对大的值#xff08;例如#xf… 在超参数优化过程中对数尺度范围进行随机采样对于某些类型的超参数来说是非常有效的特别是当超参数的有效值跨越几个数量级时。学习率就是这样一种超参数它可以从非常小例如到相对大的值例如而这些值往往不会均匀分布在这个范围内。
一、为什么要选取对数尺度
范围广泛对数尺度能够覆盖广泛的数值范围确保超参数搜索不会错过任何可能的尺度。例如学习率可能在到范围内都有可能得到良好表现。
均匀采样在对数尺度上进行均匀采样可以确保每个数量级的值都有同等的可能性被选中。这因为超参数的最优值可能存在于任何的数量级上。
敏感性对于学习率这样的超参数小的改变如从到在对数尺度上是线性的但在绝对尺度上其影响是十倍的。因此在对数尺度上进行搜索能够更细致地探索那些对模型性能有显著影响的值。
二、对数尺度随机搜索的步骤
1设定超参数范围 首先确定超参数的范围。对于学习率你可能会选择一个范围如到。我们以此作为学习率的线性尺度上的初步探索范围。
2选择优化策略对数尺度随机搜索
转换范围到对数尺度将上述线性范围转换到对数尺度上意味着我们将考虑学习率的对数作为采样对象。学习率的对数范围变为-6到-1因为且均匀随机采样在对数尺度的-6到-1之间进行均匀随机采样。例如我们可以生成一系列随机数这些随机数在这个对数区间内均匀分布。假设我们随机选取了一个值x其中转换回原始尺度将采样的对数值通过指数函数转换回原始的学习率值。如果随机抽取的对数值是x则对应的学习率为。比如如果那么学习率将是
3评估与选择 使用每一组随机采样得到的学习率训练模型并在验证集上评估其性能。将性能结果通常是损失函数的值、准确率、F1分数或其他相关指标记录下来并确定哪个学习率在验证集表现最佳。
4重复实现缩小范围 根据已有的评估结果重新考虑学习率的对数尺度范围如果发现最佳学习率集中在某一小范围内可以进一步缩小学习率的对数尺度搜索范围比如如果发现最佳学习率在-4到-2之间下一轮搜索可以集中在这个更小的范围内。然后重复步骤2至4进行多轮迭代直到找到满意的学习率或达到预设的停止条件如性能提升不明显、达到预设的迭代次数等。
