深度学习是先调参还是先改模型？
2023-08-25 阅读 198
在进行深度学习任务时，通常建议先调整模型架构，然后再进行参数调优。这是因为模型架构的选择对于整个任务的性能和效果具有决定性的影响。
首先，选择合适的模型架构可以帮助我们更好地建模数据的复杂性和特征之间的关系。不同的模型架构适用于不同的任务，例如卷积神经网络（CNN）适用于图像处理任务，循环神经网络（RNN）适用于序列数据处理任务。因此，根据任务的特点和需求，选择合适的模型架构是首要考虑的。
然后，一旦确定了模型架构，我们可以通过调整模型的超参数和优化算法来进一步优化模型的性能。超参数包括学习率、批量大小、正则化参数等，它们对模型的训练过程和结果都有重要影响。通过反复尝试不同的超参数组合，可以找到最优的参数配置，从而提高模型的性能。
总之，深度学习任务中，先调整模型架构，然后再进行参数调优，可以帮助我们更好地优化模型的性能和效果。
更新于 2023年08月25日
