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e25a722c
编写于
11月 11, 2019
作者:
S
Steffy-zxf
提交者:
GitHub
11月 11, 2019
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tutorial/autofinetune.md
tutorial/autofinetune.md
+4
-4
未找到文件。
tutorial/autofinetune.md
浏览文件 @
e25a722c
...
...
@@ -14,14 +14,14 @@ PaddleHub AutoDL Finetuner提供两种超参优化算法:
调整参数的基本思路为,调整参数使得产生更优解的概率逐渐增大。优化过程如下图:
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.
2
/docs/imgs/bayesian_optimization.gif"
hspace=
'10'
/>
<br
/>
<img
src=
"https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.
3
/docs/imgs/bayesian_optimization.gif"
hspace=
'10'
/>
<br
/>
</p>
*图片来源于https://www.kaggle.com/clair14/tutorial-bayesian-optimization*
*
PSHE2: 采用哈密尔顿动力系统搜索参数空间中“势能”最低的点。而最优超参数组合就是势能低点。现在想求得最优解就是要找到更新超参数组合,即如何更新超参数,才能让算法更快更好的收敛到最优解。PSHE2算法根据超参数本身历史的最优,在一定随机扰动的情况下决定下一步的更新方向。
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.
2
/docs/imgs/thermodynamics.gif"
hspace=
'10'
/>
<br
/>
<img
src=
"https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.
3
/docs/imgs/thermodynamics.gif"
hspace=
'10'
/>
<br
/>
</p>
PaddleHub AutoDL Finetuner为了评估搜索的超参对于任务的效果,提供两种超参评估策略:
...
...
@@ -59,7 +59,7 @@ hparam给出待搜索的超参名字、类型(int或者float)、搜索范围
train.py用于接受PaddleHub搜索到的超参进行一次优化过程,将优化后的效果返回
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.
2
/docs/imgs/demo.png"
hspace=
'10'
/>
<br
/>
<img
src=
"https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/PaddleHub/release/v1.
3
/docs/imgs/demo.png"
hspace=
'10'
/>
<br
/>
</p>
**NOTE**
:
...
...
@@ -85,7 +85,7 @@ train.py用于接受PaddleHub搜索到的超参进行一次优化过程,将优
## 三、启动方式
**确认安装PaddleHub版本在1.
2.1
以上, 同时PaddleHub AutoDL Finetuner功能要求至少有一张GPU显卡可用。**
**确认安装PaddleHub版本在1.
3.0
以上, 同时PaddleHub AutoDL Finetuner功能要求至少有一张GPU显卡可用。**
通过以下命令方式:
```
shell
...
...
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