腾讯广告模型基于\"太极\"的训练成本优化实践
近年来,大数据加大模型成为了 AI 领域建模的标准范式。在广告场景,大模型由于使用了更多的模型参数,利用更多的训练数据,模型具备了更强的记忆能力和泛化能力,为广告效果向上提升打开了更大的空间。但是大模型在训练过程中所需要的资源也是成倍的增长,存储以及计算上的压力对机器学习平台都是巨大的挑战。腾讯太极...
机器学习--模型调参、超参数优化、网络架构搜索
目录 一、模型调参 手动调超参数 多次调参的管理 机器调参与人调参的成本比较 自动调参(AutoML) 总结 二、超参数优化 在搜索空间中选择超参数 HPO算法有哪些 Black-Box Multi-Fidelity 总结 三、网络架构搜索 Neural Architecture S...
TensorFlow 深度学习框架(5)-- 神经网络优化算法(梯度下降、学习率设置、正则化、滑动平均模型)
(1)梯度下降模型 梯度下降算法主要用于优化单个参数的取值,而反向传播算法给出了一个高效的方式在所有的参数上使用梯度下降算法,从而使得神经网络模型在训练数据上的损失函数尽可能小。反向传播算法是训练神经网络的核心算法,它可以根据定义好的损失函数优化神经网络中参数的取值,从而使神经网络的模型在训练数据集...
基于萤火虫算法优化的BP神经网络预测模型(Matlab代码实现)
目录 1 概述 2 萤火虫算法 3 萤火虫算法优化BP神经网络的算法设计 3.1 基本思想 3.2 萤火虫算法优化BP神经网络算法 4 运行结果 5 参考文献 6 Matlab代码及文章 1 概述 现实的世界中混沌现象无处不在,大至宇宙,小到基本粒子,都受到混沌理论支配.如气候变化会出 ...
Tensorflow 模型保存、节点修改以及Serving 图优化
Tensorflow 模型保存、节点修改以及Serving 图优化文章目录Tensorflow 模型保存、节点修改以及Serving 图优化前言 (与正文无关, 可忽略)总览代码地址广而告之checkpoint 格式训练代码 & 保存 ck...
Python机器学习入门(六)之Python优化模型
这篇文章主要介绍了Python机器学习入门知识,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下
优化Pytorch模型训练的小技巧
在本文中,我将描述并展示4种不同的Pytorch训练技巧的代码,这些技巧是我个人发现的,用于改进我的深度学习模型的训练。
【预测模型-BP分类】基于人工蜂群算法优化BP神经网络实现数据分类附matlab代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 ????个人主页:Matlab科研工作室 ????个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击???? 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 信号处理 图像处理 路径规...
(顶刊)一个基于分类代理模型的超多目标优化算法
《A Classification Based Surrogate-Assisted Evolutionary Algorithm for Expensive Many-Objective Optimization》 摘要 提出了一种基于分类模型网络预测的模型,比较candidate soluti...
ARIMA模型--粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)
ARIMA模型(完整的Word文件可以去我的博客里面下载)ARIMA模型(英语:AutoregressiveIntegratedMovingAveragemodel),差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),时间序列预测分析方法之一。ARIMA(p,d,q)中,A...
【转载】NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩、机器学习及最优化算法
原文:NeurIPS2018|腾讯AILab详解3大热点:模型压缩、机器学习及最优化算法导读AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办。本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩、自动机器学习、机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享。Enjoy!NeurI...
lecture16-联合模型、分层坐标系、超参数优化及本课未来的探讨
这是HInton的第16课,也是最后一课。一、学习一个图像和标题的联合模型在这部分,会介绍一些最近的在学习标题和描述图片的特征向量的联合模型上面的工作。在之前的lecture中,介绍了如何从图像中提取语义有意义的特征。不过那是在没有从标题中得到帮助的情况下做的。显然在标题中的单词应该有助于从图片中提...