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超参数调优:Grid Search 和 Random Search 的实战对比

模型训练完能够到达85%的准确率,很多人觉得就差不多了。但是通过超参数优化能让模型释放真正的潜力。最后那3-5个点的提升,往往决定了你的模型是"还行"还是"能打"。

这篇文章会把Grid Search和Random Search这两种最常用的超参数优化方法进行详细的解释。从理论到数学推导,从优缺点到实际场景,再用真实数据集跑一遍看效果。

 

https://avoid.overfit.cn/post/f2ca01f665714ba983f868ca2882fc32

http://www.rkmt.cn/news/49872.html

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