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关于机器学习优化方法与超参数配置的综述v1.pdf

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简介：
本论文为《关于机器学习优化方法与超参数配置的综述》的第一版，全面探讨了机器学习中优化技术的应用及其在调整模型性能方面的重要性，并总结了当前超参数配置的研究进展。 机器学习及其分支深度学习的主要任务是模拟或实现人类的学习行为，在目标分类、语音识别等领域取得了显著进展。各种优化器极大地提高了模型的训练速度和泛化性能。优化方法与超参数作为观察训练过程的重要窗口，能够帮助研究者探索模型结构及训练机制，因此成为机器学习领域的一个重要研究方向。本段落综述了关于机器学习中优化器与超参数的研究，并回顾了一般性的超参数搜索方法，总结了批量大小和学习率等关键超参数的设置策略，同时讨论了未来需要进一步探究的问题。

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  • 关于机器学习优化方法与超参数配置的综述v1.pdf
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    本论文为《关于机器学习优化方法与超参数配置的综述》的第一版，全面探讨了机器学习中优化技术的应用及其在调整模型性能方面的重要性，并总结了当前超参数配置的研究进展。 机器学习及其分支深度学习的主要任务是模拟或实现人类的学习行为，在目标分类、语音识别等领域取得了显著进展。各种优化器极大地提高了模型的训练速度和泛化性能。优化方法与超参数作为观察训练过程的重要窗口，能够帮助研究者探索模型结构及训练机制，因此成为机器学习领域的一个重要研究方向。本段落综述了关于机器学习中优化器与超参数的研究，并回顾了一般性的超参数搜索方法，总结了批量大小和学习率等关键超参数的设置策略，同时讨论了未来需要进一步探究的问题。
     
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