Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/942 -
Telegram Group & Telegram Channel
🔍 Как выбрать дискретные значения гиперпараметров для Grid Search

Grid Search требует заранее задать набор значений для каждого гиперпараметра, поэтому важно сбалансировать ширину и глубину поиска.

Обычно значения выбираются на основе:
👉 Опытных предположений или предварительных экспериментов.
👉 Понимания масштаба параметра: например, для learning rate лучше использовать экспоненциальную шкалу (0.001, 0.01, 0.1), так как он сильно влияет на обучение.
👉 Стандартных шаблонов: число нейронов в слоях часто варьируют степенями двойки (64, 128, 256), чтобы не распыляться на мелкие изменения.

🙅‍♂️ Если задать слишком много значений, общее число комбинаций быстро растёт, и поиск становится дорогим. Слишком мало — можно пропустить хорошие настройки.

✔️ Поэтому обычно начинают с грубого поиска (coarse grid), а затем уточняют диапазоны вокруг лучших значений.

Библиотека собеса по Data Science
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/ds_interview_lib/942
Create:
Last Update:

🔍 Как выбрать дискретные значения гиперпараметров для Grid Search

Grid Search требует заранее задать набор значений для каждого гиперпараметра, поэтому важно сбалансировать ширину и глубину поиска.

Обычно значения выбираются на основе:
👉 Опытных предположений или предварительных экспериментов.
👉 Понимания масштаба параметра: например, для learning rate лучше использовать экспоненциальную шкалу (0.001, 0.01, 0.1), так как он сильно влияет на обучение.
👉 Стандартных шаблонов: число нейронов в слоях часто варьируют степенями двойки (64, 128, 256), чтобы не распыляться на мелкие изменения.

🙅‍♂️ Если задать слишком много значений, общее число комбинаций быстро растёт, и поиск становится дорогим. Слишком мало — можно пропустить хорошие настройки.

✔️ Поэтому обычно начинают с грубого поиска (coarse grid), а затем уточняют диапазоны вокруг лучших значений.

Библиотека собеса по Data Science

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/942

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

However, analysts are positive on the stock now. “We have seen a huge downside movement in the stock due to the central electricity regulatory commission’s (CERC) order that seems to be negative from 2014-15 onwards but we cannot take a linear negative view on the stock and further downside movement on the stock is unlikely. Currently stock is underpriced. Investors can bet on it for a longer horizon," said Vivek Gupta, director research at CapitalVia Global Research.

Tata Power whose core business is to generate, transmit and distribute electricity has made no money to investors in the last one decade. That is a big blunder considering it is one of the largest power generation companies in the country. One of the reasons is the company's huge debt levels which stood at ₹43,559 crore at the end of March 2021 compared to the company’s market capitalisation of ₹44,447 crore.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA